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멀티코어 이기종메모리 환경에서의 유전 알고리즘 기반 실시간 전력 절감 스케줄링
Real-Time Power-Saving Scheduling Based on Genetic Algorithms in Multi-core Hybrid Memory Environments

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 제1호 (2020.02)바로가기
  • 페이지
    pp.135-140
  • 저자
    류수현, 조예원, 조경운, 반효경
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A370261

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원문정보

초록

영어
Recently, due to the rapid diffusion of intelligent systems and IoT technologies, power saving techniques in real-time embedded systems has become important. In this paper, we propose P-GA (Parallel Genetic Algorithm), a scheduling algorithm aims at reducing the power consumption of real-time systems in multi-core hybrid memory environments. P-GA improves the Proportional-Fairness (PF) algorithm devised for multi-core environments by combining the dynamic voltage/frequency scaling of the processor with the nonvolatile memory technologies. Specifically, P-GA applies genetic algorithms for optimizing the voltage and frequency modes of processors and the memory types, thereby minimizing the power consumptions of the task set. Simulation experiments show that the power consumption of P-GA is reduced by 2.85 times compared to the conventional schemes.
한국어
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 줄인 다. 특히, 유전 알고리즘을 사용하여 태스크별 수행 프로세서의 전압 및 주파수 모드와 메모리의 종류를 최적화하여 태스 크 집합의 전력 소모량을 최소화한다. 시뮬레이션 실험을 통해 P-GA가 기존 방식 대비 최대 2.85배의 전력 소모량을 감소할 수 있음을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 프로세서의 전압 및 주파수 조절 방법
2. 비휘발성 차세대 메모리를 이용하는 방법
3. 유전 알고리즘을 이용하는 방법
4. 시스템 모델
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
References

저자

  • 류수현 [ Suhyeon Yoo | 비회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 조예원 [ Yewon Jo | 비회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 조경운 [ Kyung-Woon Cho | 준회원, 이화여자대학교 임베디드소프트웨어연구센터 ]
  • 반효경 [ Hyokyung Bahn | 정회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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