Load Balancing of MultimediaWorkloads for Energy Eiciency on the Tegra K1 Multicore Architecture

isprin · 发表于 2020-10-23 15:24:51

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p124-stokke.pdf (12.79 MB, 下载次数: 27 )

isprin · 发表于 2020-10-23 15:27:23

能源效率是现代移动计算的一个及时主题。
减少设备能耗不仅会增加它们的电池寿命，也降低了硬件故障的风险。许多研究人员努力了解两者之间的关系软件活动和硬件功耗。重复性策略节省功率是降低工作频率。它广泛承认标准频率缩放算法通常对硬件利用率的变化反应过度。最近和最初的尝试试图在异构上平衡软件工作负载多核架构，例如Tegra K1，其中包括一个四核CPU和一个具有CUDA功能的GPU。但是，不是知道是否有可能利用这些处理器元件同时节省能源。研究这些类型的系统不幸的是经常用每瓦特性能来评估（PPW）指标，这是一种不准确的方法，因为它会忽略闲置组件的恒定功耗。我们证明这指标最终会增加Tegra K1的能耗，并且对这种系统如何消耗能量产生了错误的印象。在事实表明，通过平衡来节省能源要困难得多Tegra K1异构内核之间的工作负载，其中通过演示10％DCT，我们仅能节省5％的能源从GPU到CPU的工作量。可以显着增加能量使用适当的处理器进行保存（最多50％）工作量。

dcircuit · 发表于 2020-10-23 21:41:56

kankna

pancs · 发表于 2020-10-24 09:57:16

kankan

abc_def_ghi · 发表于 2020-10-25 10:38:12

good. thanks.

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