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1、東南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于任務(wù)負(fù)載預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)系統(tǒng)低功耗策略的設(shè)計(jì)姓名:陶倩倩申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):電子科學(xué)與技術(shù);微電子學(xué)與固體電子學(xué)指導(dǎo)教師:胡晨20110409東南大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractEmbeddedrealtimesystemhadbeenwidelyusedinportableproductswhichalwaystendedtelyonbaacrypoweredBecausetheconstraintsinthev
2、olumeandqualityoftheproducts,baRerycapacitywaslimitedTherefore,lowpowerdesignbecameamajorconcernintheembeddedrealtimesystemsdesignDynamicVoltageScaling(DVS)technologywasaneffectivelowpowertechnologyThecoreideaswere:dynam
3、icallychangedtheprocessorvoltageandfrequencyduringtheexecutionoftaskstomakefulluseofthesystemidletime,whilekeepingthesystemperformanceThestochasticintrataskDVSalgorithmsadjustedthevoltageandfrequencybasedontheprobability
4、distributionofthetaskworkloadAtthebeginningofthetaskoperationalowerspeedcanbeassignedteducepowerWhenthetaskwasnotOVeratacertainstageofthetaskoperationahigherspeedmustbeassignedtomeetthedeadlinerequirementsSSWPalgorithmde
5、signedinthisthesis,whichpredictedthespeedoftasktunbasedontheprobabilitydistributionofthetaskworkload;thespeedwasgraduallyincreasingduringthetaskexecutionSSWPalgorithmadjustedtheoptimalfrequencyformula,selectedtheappropri
6、atesetoffrequencyvariationpointstoaccomplishtaskfrequencyschedulingTheeffectivenessofreducingpowerconsumptionvariedindifferentdistributionmodelsComparingtOOPDVSalgorithmSSWPalgorithmloweredpowerbetterbecameitdidspeedscal
7、ingdirectlyandconsideredmorepracticalfactorsOnthesimdationplatformunderthedifferentquantityoftasks,differentworkloadprobabilitydistributionanddifferentworkloadutilizationtheeffectivenessofreducingpowerconsumptionusingSSW
8、PalgorithmwasrespectivelyverifiedandcomparedwithOPDVSalgorithmTheconclusionswereasfollows:thequantityoftaskhadnoobviouseffectivenessonSSWPalgorithmtheextentofreductioninpowerconsumptionremainedaround38%Whiletaskworkloadp
9、robabilitydistributionhadasignificantinfluence,gammadistributionmodelhadahighestextentofreductioninpowerconsumptionto45%Atlast,whentheworkloadutilizationwaslowSSWPalgorithmhadaverylimitedreductioninpowerconsumptionbutthe
10、extentofreductionupto38%whentheworkloadutilizationwashighIntheabovethreecases,SSWPalgorithmloweredabout10%powerconsumptionthanOPDVSalgorithmAndSSWPalgorithmalsohadahigherutilizationofsystemidletimethanOPDVSalgorithmthuss
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