• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.11-20
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• 2011

본 논문에서는 DVFS 기능을 제공하는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 비디오 태스크의 에너지 소모량을 최소화하는 최적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 스케쥴링 기법은 멀티코어의 병렬처리 기법을 활용하도록 적절한 수의 멀티코어들을 태스크의 수행에 할당하고, 사용되지 않는 코어들의 전원을 끄며, 실시간 태스크의 데드라인을 만족하는 최저 클락 주파수를 배정한다. 단일 코어에서 태스크를 실행하는 기존 방법과 그리고 모든 코어들에서 태스크를 실행하는 기존 방법을 제안된 스케쥴링 기법과 비교하는 실험 결과에서, 제안된 스케쥴링 기법이 기존 방법들의 에너지 소모량을 각각 최대 67%, 89% 감소시킴을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.135-140
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• 2020

최근 사물인터넷, 지능형 시스템 등의 활성화로 실시간 임베디드 시스템의 전력 절감 기술이 중요해지고 있다. 본 논문은 멀티코어 이기종메모리 환경에서 실시간 시스템의 전력 소모량을 절감하는 P-GA (parallel genetic algorithm) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. P-GA는 멀티코어를 위한 PF (proportional fairness) 알고리즘에 기반한 프로세서의 전압 및 주파수 동적 조절 기법에 차세대 비휘발성메모리 기술을 결합하여 시스템의 전력 소모를 더욱 줄인다. 특히, 유전 알고리즘을 사용하여 태스크별 수행 프로세서의 전압 및 주파수 모드와 메모리의 종류를 최적화하여 태스크 집합의 전력 소모량을 최소화한다. 시뮬레이션 실험을 통해 P-GA가 기존 방식 대비 최대 2.85배의 전력 소모량을 감소할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2821-2839
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• 2015

Energy consumption by large computing systems has become an important research theme not only because the sources of energy are depleting fast but also due to the environmental concern. Computational grid is a huge distributed computing platform for the applications that require high end computing resources and consume enormous energy to facilitate execution of jobs. The organizations which are offering services for high end computation, are more cautious about energy consumption and taking utmost steps for saving energy. Therefore, this paper proposes a scheduling technique for Minimizing Energy consumption using Adapted Genetic Algorithm (MiE-AGA) for dependent tasks in Computational Grid (CG). In MiE-AGA, fitness function formulation for energy consumption has been mathematically formulated. An adapted genetic algorithm has been developed for minimizing energy consumption with appropriate modifications in each components of original genetic algorithm such as representation of chromosome, crossover, mutation and inversion operations. Pseudo code for MiE-AGA and its components has been developed with appropriate examples. MiE-AGA is simulated using Java based programs integrated with GridSim. Analysis of simulation results in terms of energy consumption, makespan and average utilization of resources clearly reveals that MiE-AGA effectively optimizes energy, makespan and average utilization of resources in CG. Comparative analysis of the optimization performance between MiE-AGA and the state-of-the-arts algorithms: EAMM, HEFT, Min-Min and Max-Min shows the effectiveness of the model.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권7호
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• pp.454-461
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• 2007

최근 휴대용 임베디드(Embedded) 시스템들은 크기는 작아지나 사용자들의 요구를 만족시키기 위해서 여러 가지 복합적인 기능을 내장하고 있다. 복합적인 기능 수행을 하기 위해서는 처리 능력이 뛰어난 프로세서들을 사용해야만 하고 시스템의 크기를 줄이기 위해서 적은 용량의 배터리를 사용하는 것이 일반적이다. 그러므로 시스템을 한번 충전한 후에 사용할 수 있는 배터리 사용 시간(Battery Life Time)은 중요한 문제로 대두되고 있다. 시스템의 배터리 사용 시간을 늘리기 위해서는 효율적인 전원 설계, 기능 수행에 따른 전력 관리 그리고 프로세서의 전압과 프로세서 클럭(Clock)의 주파수를 최적화하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 전력 효율을 예측하여 시스템의 전체적인 전력 효율을 최적화하는 전원 구성을 하였으며 각 기능에 따른 전력 관리를 위해서 음악 파일 재생과 동영상 파일 재생을 위한 마이크로 프로세서를 사용하고 디지털 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting) 시청을 위한 별도의 마이크로 프로세서를 사용함으로써 음악 재생과 동영상 재생 시에는 디지털 멀티미디어 방송시청을 위한 마이크로 프로세서에 전원 공급을 차단함으로써 전력 관리를 최적화한다. 마지막으로 시스템에서 사용되는 프로세서들의 전력 관리를 위해 가변 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)을 적용하여 프로세서들 또한 최적화하고 실제 구현된 시스템에 실험 결과들을 통하여 감소된 소비 전력의 결과를 보여준다.