抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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時間とコストは,組込みシステムを含む計算機システムのための最も重要な性能測度,特に電池ベース埋込みシステムのための,PC,メインフレーム計算機,スマートフォンのような。以前の研究の大部分は平均または最悪のシナリオを考慮することによって決定論的方法で省エネルギーに焦点を当てた。しかし,このような決定論的手法は通常プロセッサと時変外部環境上の条件付き命令における不確実性のために,モデリングエネルギー消費における不適切な。不均一マルチコアアーキテクチャ上のタスクのエネルギー消費,実行時間と完了確率の間の関係を研究するによって,本論文では,最適エネルギー効率とシステム性能モデルと実時間埋込みシステムにおけるデータ依存非周期的タスクの確率(PVAP)問題を持つプロセッサと電圧割当を解決するためにOTHAP(確率による最適化タスク不均一Assignment)アルゴリズムを提案し,すべてのタスクは,保証された確率で時間制約の下で行うことができることを保証した。PVAP問題をモデル化するためのタスクグラフDAG(Directed Acyclic Graph)を採用した。と著者らは最初のセット電圧可変プロセッサへのタスクDAGをマッピングするためのプロセッサスケジューリングアルゴリズムを用いて,各タスクに適切な電圧を割り当てるために動的計画法アルゴリズムを使用する実験を行いその結果,提案アプローチはこの分野の最先端のアルゴリズムよりも優れている(最大24.6%)を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
