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J-GLOBAL ID：201702268268813357   整理番号：17A1250962

共有メモリを用いたマルチコアプロセッサ上での一般的な遊休時間の最大化【Powered by NICT】

Maximizing Common Idle Time on Multicore Processors With Shared Memory

著者 (4件)： Fu Chenchen (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Zhao Yingchao (School of Computing and Information Sciences, Caritas Institute of Higher Education, Hong Kong) ,  Li Minming (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Xue Chun Jason (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems  (IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems)
巻： 25  号： 7  ページ： 2095-2108  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0516A  ISSN： 1063-8210  CODEN： ITCOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メモリエネルギー削減が主記憶は,すべてのエネルギー消費成分間の大量のエネルギーを消費するので大きな注目を集めている。本論文は,すべてのコアはアイドル時記憶を睡眠状態にマルチコアプロセッサにおける共有メモリのエネルギー消費を低減することに焦点を当てた。このアイデアに基づいて,筆者等は各種のモデルの系統的な解析を示し,全てのコアの共通の遊休時間を最大化するための一連のスケジューリング方式を提案した。ターゲット問題は,コア間のタスクマイグレーションが許容されるかどうかに基づく二種類の場合に分類される。タスクマイグレーションを考慮して,最適スケジューリング方式を提案したと仮定して,コアの数は制限されない。コアの数は制限されている場合,整数線形計画法定式化と二つの効率的な発見的アルゴリズムを提案した。タスクマイグレーションが許されないときには,まず問題のNP困難性を証明し,タスク分割を事前に与えられたとき,最適解を提案した。記憶のアクティブとスリープモードの間の遷移に起因するエネルギーオーバヘッドを解析した。実験結果は発見的アルゴリズムが効率的に動作し,それぞれ7.25%と11.71%システム省エネルギー1GBメモリを持つ,エネルギー効率の良いマルチコアスケジューリング方式と比較できることを示した。より大きなエネルギー削減は,メモリの大きなサイズで達成することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： NP困難 ,  エネルギー消費 ,  エネルギー効率 ,  整数線形計画法 ,  *記憶装置 ,  スケジューリング ,  *共有メモリ ,  主メモリ ,  省エネルギー ,  *遊休時間
準シソーラス用語： スリープモード ,  最適解 ,  発見的アルゴリズム ,  エネルギー削減 ,  *マルチコアプロセッサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 共有メモリ ,  マルチコアプロセッサ ,  遊休時間 ,  最大化