에너지 소비 모델

속도 스케일링은 에너지 소비를 고려할 때 가장 최근에 사용 된 모델 중 하나입니다. 공급 전압을 수정하는 것으로 구성됩니다. 공급 전압 또는 프로세서 클럭 주파수를 낮추면 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 속도가 빠를수록 실행 속도가 빨라지지만 훨씬 더 높은 (선형) 전력 소비로 이어집니다.

보다 구체적으로, 프로세서는 실행 속도 소산
그러므로 그것을 소비 단위 시간당 w 동안 작동 할 때 주울 시간 단위.s

$s$

$s$s3

$s^3$

$s^3$s3×d

$s^3\times d$

$s^3 \times d$d

$d$

$d$

그러나 속도 스케일링이 유일한 에너지는 아닙니다. 이것이 바로 동적 에너지입니다. 정적 에너지가 ‘ON’프로세서 것에 의한 전력이다. 유휴 시간 동안 프로세서를 종료 하여이 정적 전원을 제거 할 수 있습니다. 그러나 비용이 있습니다. 스키 렌탈 문제 와 매우 유사한이 주제에 대해 많은 작업이 수행되었습니다 .

일반적으로 에너지 소비는 정적 및 동적 전력 소비 시간과 실행 시간의 합입니다. 그러나 대부분의 논문은 이러한 문제 중 하나에 중점을 둡니다.

이 모델의 결함 소개

이것이 속도 스케일링 모델에서 가장 놀라운 부분이라고 생각합니다. 일반적으로 작업을 빨리 실행할수록 실행에 실패 할 가능성이 높다고 생각합니다. 반대로, 프로세서 속도를 줄이면 시스템의 일시적 오류 비율이 증가합니다. 실패 확률은 기하 급수적으로 증가하며이 확률은 대규모 컴퓨팅에서 무시할 수 없습니다.

직관적으로, 작업에 더 많은 시간을할수록 해당 작업을 실행하는 동안 실패 할 가능성이 높아집니다. 그러나 더보다가 :에 Shatz와 왕 이 , 고장 모델은 포아송 분포를 다음 밝혔다. Poisson 분포 의 매개 변수 는 다음과 같습니다. \

여기서 는 및 및 는 시스템에 따라 일정합니다. 속도 실행 된 가중치 의 작업을 고려하면 해당 작업의 실행 안정성은 다음과 같습니다.λ

$\lambda$

$\lambda$

$$\lambda(f)=\lambda_0 e^{d\frac{fmax-f}{fmax-fmin}},$$ f

$f$

$f$[fmin,fmax]

$[fmin,fmax]$

$[fmin,fmax]$λ0

${\lambda }_0$

$\lambda_0$d

$d$

$d$w

$w$

$w$f

$f$

$f$R(f)=e−λ(f)×wf

$R(f)=e^{-\lambda (f)\times \frac{w}{f}}$

$R(f)=e^{-\lambda(f)\times\frac{w}{f}}$ .

이것은 자체 참조이므로 여기에서 평가되는지 여부는 알 수 없지만 관심이 있으시면 에너지 소비 의 동적 인 부분 에 대해이 백서 에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다 .

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