It is generally accepted that dynamic voltage scaling (DVS) is one of the most effective techniques of energy minimization for real-time applications in embedded system design. The effectiveness comes from the fact that the amount of energy consumption is quadractically proportional to the voltage applied to the processor. The penalty is the execution delay, which is linearly and inversely proportional to the voltage. According to the granularity of tasks to which voltage scaling is applied, the DVS problem is divided into two subproblems: inter-task DVS problem, in which the determination of the voltage is carried out on a task-by-task basis and the voltage assigned to the task is unchanged during the whole execution of the task, and intra-task DVS problem, in which the operating voltage of a task is dynamically adjusted according to the execution behavior to reflect the changes of the required number of cycles to finish the task before the deadline. Frequent voltage transitions may cause an adverse effect on energy minimization due to the increase of the overhead of transition time and energy. In addition, DVS needs to be carefully applied so that the dynamically varying chip temperature should not exceed a certain threshold because a drastic increase of chip temperature is highly likely to cause system function failure. This paper reviews representative works on the theoretical solutions to DVS problems regarding inter-task DVS, intra-task DVS, voltage transition, and thermal-aware DVS.
The DVS(Dynamic Voltage Scaling) technique is the method to reduce the dynamic energy consumption. As using slack times, it extends the execution time of the big load operations by changing the frequency and the voltage of variable voltage processors. Researches, that controlling the energy consumption of the processors and the data transmission among processors by controlling the bandwidth to reduce the energy consumption of the entire system, have been going on. Since operations in multiprocessor systems have the data dependency between processors, however, the DVS techniques devised for single processors are not suitable to improve the energy efficiency of multiprocessor systems. We propose the new scheduling algorithm based on DVS for increasing energy efficiency of multiprocessor systems. The proposed DVS algorithm can improve the energy efficiency of the entire system because it controls frequency and voltages having the data dependency among processors.
휴대용 기기의 다양한 기능으로 인해 에너지 절약은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. Dynamic Voltage Scaling(DVS)는 임베디드 기기에서 대표적으로 사용되는 에너지 절약 방법이다. 본 논문에서는 응용프로그램의 작업량 변화에 따라 프로세서의 동작 전압과 속도를 조절할 수 있는 DVS 알고리즘을 제안한다. 제안된 DVS 알고리즘은 커널의 DVS 모듈과 응용프로기램의 작업량 변화를 관찰하는 함수로 구성되어 있으며 작업량이 급격히 증가 하거나 감소하는 경우 이에 알맞은 프로세서의 동작 수준을 결정함으로서 작업의 데드라인을 넘기지 않으면서도 전력 소비를 줄일 수 있도록 하였다. 제안된 DVS 알고리즘은 Linux 2.6 커널과 PXA270프로세서를 이용한 임베디드 시스템에서 구현되었다.
In this paper, we designed of low power system by using dynamic scaling. As an effective low-power design, dynamic voltage/frequency scaling recently has received a lot of attention. In dynamic frequency scheme, all execution cycles are driven by the clock frequency that switched frequency dynamically at run time. The algorithm schedules lower frequency operators at earlier steps and higher frequency operators to later steps. This algorithm assigned the frequency for each execution cycle then it adjusted the voltage associated with the frequency.
This paper proposes a new means of performance optimization for multimedia algorithm utilizing the Microscopic DVS (Dynamic Voltage Scaling). The Microscopic DVS technique controls the operating frequency and the supply voltage levels dynamically according to the processing requirement for each frame of multimedia data. The huffman decoding algorithm of MPEG-2 AAC audio decoder is optimized to maximize the power saving efficiency of Microscopic DVS technique. The experimental results show the reduction of computational complexity by more than 30% and the reduction of power consumption by more than 17% compared with those of the conventionally fast method.
This paper proposes a new means of performance optimization for multimedia algorithm utilizing the Microscopic DVS (Dynamic Voltage Scaling). The Microscopic DVS technique controls the operating frequency and the supply voltage levels dynamically according to the processing requirement for each frame of multimedia data. The huffman decoding algorithm of MPEG-2 AAC audio decoder is optimized to maximize the power saving efficiency of Microscopic DVS technique. The experimental results show the reduction of computational complexity by more than 30% and the reduction of power consumption by more than 17% compared with those of the conventionally fast method.
Dynamic voltage frequency scaling (DVFS) has been widely adopted for runtime power management of various processing units. In the case of neural processing units (NPUs), power management of neural network applications is required to adjust the frequency and voltage every layer to consider the power behavior and performance of each layer. Unfortunately, DVFS is inappropriate for layer-wise run-time power management of NPUs due to the long latency of voltage scaling compared with each layer execution time. Because the frequency scaling is fast enough to keep up with each layer, we propose a layerwise dynamic frequency scaling (DFS) technique for an NPU. Our proposed DFS exploits the highest frequency under the power limit of an NPU for each layer. To determine the highest allowable frequency, we build a power model to predict the power consumption of an NPU based on a real measurement on the fabricated NPU. Our evaluation results show that our proposed DFS improves frame per second (FPS) by 33% and saves energy by 14% on average, compared with DVFS.
동적 전압 조절(Dynamic voltage scaling, DVS) 기법은 가장 효과적이면서 가장 잘 알려진 전력 관리 기법 중 하나이다. DVS가 효율적인 여유 시간(Slack time) 분배 방법, 전압 할당 방법 등 다양한 방면에서 연구되었지만, 전압 변경 가능 프로세서 이외의 장치들에 대한 영향은 제대로 연구되지 못했다. DC-DC 변환기는 오늘날 대부분의 내장형 시스템에서 내부 장치들을 위한 다양한 값의 공급 전압 생성 및 전압 안정화 기능을 제공하는 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 공급 전압의 계속적인 변경이 필요한 DVS를 적용하기 위해서는 필수적인 구성 요소이다. 이 논문에서는 DC-DC 변환기의 전력 소모를 포함한 시스템의 에너지 소모에 대해 분석하고 이를 바탕으로 DC-DC 변환기를 포함하는 시스템 또는 이와 유사한 형태의 에너지 소모 특성을 가지는 시스템에서 에너지 소모를 최소화하는 새로운 에너지 최적 오프라인 DVS 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 어떤 종류의 설정에서도 기존의 DVS 알고리즘보다 더 적은 에너지 소모의 스케줄을 생성함을 보여준다.
안드로이드 CPU 거버너는 CPU 주파수를 낮추어 CPU 공급 전압을 감소시키는 DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반 전력 관리 기법을 사용한다. 그러나 CPU 주파수의 감소는 태스크의 실행 속도 지연을 유발한다. 이로 인해 태스크의 응답 시간 및 마감 시한 초과율이 증가하여 태스크가 제공하는 서비스의 품질 하락이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 안드로이드 CPU 거버너들을 전력 소비와 태스크의 응답성 및 마감 시한 측면에서 분석하였다.
In an effort to reduce energy consumption, research into adaptive power management in real-time systems has become widespread. In this paper, a novel dynamic voltage scaling scheme is proposed for multiprocessor systems. Based on the concept of the Nash bargaining solution, a processor's clock speed and supply voltage are dynamically adjusted to satisfy these conflicting performance metrics. In addition, the proposed algorithm is implemented to react adaptively to the current system conditions by using an adaptive online approach. Simulation results clearly indicate that the superior performance of the proposed scheme can strike the appropriate performance balance between contradictory requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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