Currently mobile services are on the verge of full commercialization ahead of 5G mobile communication (5G). The first goal could be to preempt the 5G market through realistic media services utilizing VR (Virtual Reality) and AR (Augmented Reality) technologies that users can most easily experience. Basically this movement is based on the advanced development of smart devices and high quality graphics processing computing power of mobile application processors. Accordingly, the importance of mobile GPUs is emerging and the most concern issue becomes a model for predicting the power and performance for smooth operation of high quality mobile contents. In many cases, the performance of mobile GPUs has been introduced in terms of power consumption of mobile GPUs using dynamic voltage and frequency scaling and throttling functions for power consumption and heat management. This paper introduces several studies of mobile GPU performance prediction model with user-friendly methods not like conventional power centric performance prediction models.
현재까지 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)를 효율적으로 사용하여 프로세서의 소모전력을 줄이는 것을 목표로 하는 많은 연구가 진행되어 왔다. 그 중에서 GPHT(Global Phase History Table)는 워크로드를 예측하여 최적의 DVFS를 설정하는 연구이다. 이 연구는 Last Value기법 보다 예측 적중률을 향상시켰지만 연속적인 워크로드 상황에서는 예측 적중률이 저하되는 한계점을 가지고 있다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 Run-Length Encoding기법을 도입한 새로운 GPHT모델을 소개하며, 시뮬레이션 결과 GPHT 대비 적중률을 최대 8.98%, 평균 3.28% 향상 시켰다.
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.
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.
본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이
본 논문에서는 멀티미디어 알고리즘이 갖는 처리단위 및 분포 특성을 활용하여 저전력 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 형태의 Microscopic DVS(Dynmic Voltage Scaling) 기법을 제시하였고, MPEG 오디오 및 비디오를 대상으로 저전력을 위한 알고리즘 최적화 기법을 제시하였다. 통상적으로 긴 task 단위로 반영되는 macroscopic한 분포특성에 기반하여 저전력 제어가 이루어지는 기존의 DVS 기법과는 달리, 본 연구에서는 수십 밀리초(msec) 내외의 짧은 멀티미디어 신호 실시간 처리 단위, 즉 프레임 단위로 DVS 전력 제어를 수행하는 기법을 제시하고 이를 Microscopic DVS 기술이라 칭하였다. 특히 본 연구에서 제시한 microscopic DVS 기법은 멀티미디어 프레임별 연산량에 따라 단순히 전압-주파수를 가변 시켜주는 개념뿐만이 아니라, microscopic DVS에 의한 전력 절감 효과를 극대화 시킬 수 있도록 프레임별 연산량의 평균과 분산에 자유도를 확대 허용하는, 멀티미디어 알고리즘 자체에 대한 새로운 형태의 최적화 개념까지를 포함하였다. 제안한 전력절감기법의 타당성 검증을 위해 MPEG-2 video decoder와 MPEG-2 AAC audio encoder를 ARM9 processor 상에서 본 과제에서 제시한 전력절감기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 video decoder의 경우 50$\%$, audio encoder의 경우 30$\%$ 정도의 전력 절감 효율을 얻을 수 있었다.
휴대용 단말기의 기능은 점차 더 높은 사양의 멀티미디어를 처리할 수 있도록 진화하고 있다. 특히, 고화질의 동영상과 게임 등을 지원할 수 있는 높은 성능을 사용사의 끊임없는 요와 밀접하게 관련이 있다. 따라서 요구되는 높은 성능을 충족시키기 위한 휴대용 임베디드 시스템의 동작과정에서 전력소비는 기존보다 상대적으로 커지게 되었으며, 이 효율적으로 관리하는 전력 관리 기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 휴대용 미디어 플레이어에서의 동적 전압 조절 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 최근 프레임의 정보와 실행 시간 등을 적절한 크기의 윈도우로 유지하며 이를 기반으로 프로세서가 지원하는 (주파수, 전압)레벨을 조절하여 프로세서의 전력소비를 낮추게 된다. 이 알고리즘은 간단한 모듈 형태로 구현이 되었으며 일반적인 동영상 재생기에 손쉽게 추가시킬 수 있다. 성능 측정은 실제환경에서 많이 사용되고 있는 MPlayer를 사용하였으며 수행 결과, 최대 56%의 프로세서의 전력소비 감소 효과를 얻을 수 있었다.
Kaiwartya, Omprakash;Prakash, Shiv;Abdullah, Abdul Hanan;Hassan, Ahmed Nazar
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.
프로세서 플랫폼이 무선의 모바일 시스템으로 변화하면서 내장형 모바일 프로세서들의 성능은 계속적으로 향상 되었으며 기능은 보다 더 강력해 지고 있다. 무선의 휴대용 장비들은 유선 장비에 비해 휴대용 전원에 의한 제한된 전력을 공급받기 때문에, 이러한 시스템들에 대한 효율적 에너지 관리 기술의 중요성은 점차 증가하고 있다. 한편, 메모리 시스템은 프로세서 관점에서 시스템 전체의 성능을저하 시키는 주된 요소 가운데 하나이다. 비록 휴대용 전원의 효과적 활용을 위한 DVFS 기법과 관련된 많은 연구들이 존재하지만, 프로세서와 메모리 사이의 상호 관계에 대한 최근의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무선의 모바일 장치들에서 활용되는 내장형 응용 프로그램의 장단기 메모리 접근 특성을 반영하기 위한 새로운 DVFS 레벨 예측 알고리즘을 소개한다. 모의 실험 결과 본 논문에서 제시하는 DVFS 정책은 메모리 접근이 많은 벤치마크 프로그램의 경우 5.86%의 소비 에너지 감소 효과를 보여주고 있으며, 평균적으로는 3.60%의 소비 에너지 감소 효과를 보여주고 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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