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Ramsauer, Markus

Energie- und qualitätsbewußte Einplanung von periodischen Prozessen in eingebetteten Echtzeitsystemen

Energy- and quality-aware scheduling of periodic tasks in embedded real-time systems

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SWD-Schlagwörter:		Echtzeitsystem, Scheduling, Betriebssystem, Informatik
Freie Schlagwörter (Deutsch):		Optimierung, Anytime-Algorithmus, Dynamische Programmierung, Simulated Annealing
Freie Schlagwörter (Englisch):		Optimization, Anytime-Algorithm, Dynamic Programming, Simulated Annealing
CCS - Klassifikation:		G.1.6 , I.2.8 , D.4.7 , D.4.1
Beteiligte Einrichtung:		Mitarbeiter Lehrstuhl/Einrichtung der Fakultät für Informatik und Mathematik
Fakultät:		Fakultät für Informatik und Mathematik
DDC-Sachgruppe:		Informatik
Dokumentart:		Dissertation
Hauptberichter:		Prof. Dr.-Ing. Werner Grass
Sprache:		Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung:		20.05.2005
Erstellungsjahr:		2005
Publikationsdatum:		25.07.2005
Kurzfassung auf Deutsch:		Mobile Geräte dienen immer häufiger zur Ausführung von Echtzeitanwendungen, sie bieten immer mehr Rechenleistung und sie werden kleiner und leichter. Hohe Rechenleistung erfordert jedoch sehr viel Energie, was im Gegensatz zu den geringen Akkukapazitäten, die aus der Forderung nach kleinen und leichten Geräten resultieren, steht. Bei der Echtzeiteinplanung von Rechenprozessen gewinnt daher der Energieverbrauch der Geräte neben der rechtzeitigen Beendigung von Anwendungen zunehmend an Bedeutung, weil sie möglichst lange unabhängig vom Stromnetz betrieben werden sollen. Andererseits werden auf diesen Geräten rechenintensive Anwendungen ausgeführt, bei denen es wünschenswert ist, die maximale mit der verfügbaren Rechenleistung erzielbare Qualität zu erhalten. In dieser Arbeit wird ein Systemmodell vorgestellt, das den Design-to-time-Ansatz mit den Möglichkeiten der dynamischen Leistungsanpassung (Rechenleistung und verbrauchte elektrische Leistung) moderner Prozessoren vereinigt. Der Design-to-time-Ansatz ermöglicht Energieeinsparungen oder Qualitätssteigerungen durch die dynamische Auswahl alternativer Implementierungen, welche dieselbe Aufgabe mit unterschiedlicher Ausführungsdauer und Qualität bzw. Energieverbrauch erfüllen. Das Systemmodell umfaßt unter anderem periodische Prozesse mit harten Echtzeitbedingungen, Datenabhängigkeiten und alternativen Implementierungen, sowie Prozessoren mit diskreten Leistungsstufen. Die Einplanung der Prozesse erfolgt in zwei Phasen. In der Offline-Phase wird ein flexibler Schedule berechnet, der für die zur Laufzeit möglichen Kombinationen von verstrichener Zeit und noch einzuplanender Prozeßmenge den jeweils einzuplanenden Prozeß, sowie die zu verwendende Implementierung und gegebenenfalls die einzustellende Leistungsstufe beinhaltet. Dieser flexible Schedule wird während der Online-Phase mit vernachlässigbarem Zeit- und Energieaufwand von einem Scheduler interpretiert. Für die Berechnung der optimalen flexiblen Schedules wurde ein Optimierer entwickelt, der eine Folge von flexiblen Schedules mit monoton steigender Güte (niedriger Energieverbrauch bzw. hohe Qualität) generiert, und damit der Klasse der Anytime-Algorithmen zuzuordnen ist. Eine Variante der Dynamischen Programmierung dient zur Bestimmung global optimaler, flexibler Schedules, die beispielsweise als Basis für Benchmarks dienen. Eine auf Simulated Annealing basierende Variante des Optimierers ermöglicht ein schnelleres Auffinden guter, flexibler Schedules für umfangreichere Anwendungen.
Kurzfassung auf Englisch:		Mobile devices are excessively used for executing real-time applications, today. They provide increasing performance and they are getting more lightweight and smaller every day. Unfortunately, high processing performance demands much energy and thus anticipates smaller battery capacities resulting from the required size and weight of the devices. Therefore, energy consumption gains importance besides the timely completion of real-time tasks when a schedule has to be calculated, to provide a longer operating time independent of a power outlet. On the other hand, when calculation intensive tasks are being executed, high performance should be provided, to obtain maximum quality. This work presents a system model joining the design-to-time approach with modern processor's capabilities to run at different clock frequencies. Design-to-time scheduling allows for energy savings or quality enhancements by dynamically selecting alternative implementations, which fulfill a task's function with different time and with different energy consumption or quality. The system model comprises periodic tasks with hard real-time constraints, data-dependencies and alternative implementations, as well as processors with multiple clock modes. Scheduling is split in two phases. First, in an offline phase a flexible plan is calculated. It contains the task, implementation and clock frequency to be scheduled for every possible combination of elapsed time and unscheduled task set. Second, the flexible plan is interpreted by an online scheduler with a negligible amount of time and energy. A pair of optimization algorithms has been developed for calculating optimal flexible plans. They deliver a series of flexible plans with increasing quality or decreasing energy demand, and therefore they belong to the class of anytime algorithms. A variation of dynamic programming is used for finding globally optimal plans, e.g. aiming as reference values for benchmarks, whereas for complex system models an optimizer based on simulated annealing is provided, that finds good flexible plans fast.

Hinweis zum Urheberrecht

URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:739-opus-628
URL dieser Seite: http://www.opus-bayern.de/uni-passau/volltexte/2005/62/