主要内容

动态电压缩放应用中的建模负载

此示例使用：

开放式

概述

此示例显示如何根据工作负载，AT90S8535微控制器使用动态电压缩放（DVS）功能来调整输入电压。通过降低当工作负载低时输入电压，微控制器在保证服务质量的同时降低能量消耗。DVS控制器基于一个名为Infinitsimal扰动分析（IPA）的在线梯度估计技术。在参数化系统的单个模拟中，传统有限差异方法所需的大量模拟，IPA可以提供灵敏度信息，该敏感性信息作为参数的函数产生系统性能度量的一阶近似。

将IPA应用于控制器

最小化的性能度量是由此提供的每份工作的平均成本

$$ j（\ theta）= wp（\ theta）+ s（\ theta）= wc_ {2} \ left [v_ {t} / \ left（1-c_ {1} / \ theta \ oled）\右]^ {2} + s（\ theta）$$

在哪里

  • $$ \ theta $$是作业的平均服务时间，这是输入电压V的函数，即找到最佳值$$ \ theta $$还产生V的最佳值。

  • $$ w $$是一个加权常数。

  • $$ p（\ theta）$$是焦耳工作的平均能源消耗。

  • $$ s（\ theta）$$是工作的平均系统时间，衡量服务质量。该模型使用M / M / 1排队系统，因此封闭式表达式$$ s（\ theta）$$提供了一种使用理论结果进行比较IPA导致仿真结果的方法。

  • $$ c_ {1} $$和$$ c_ {2} $$是设备依赖的常数。

  • $$ v_ {t} $$是设备最小输入电压。

找到一个值$$ \ theta $$对于那么$$ dj / d \ theta $$是0，此模型使用具有恒定步长的渐变方法$$ \ delta = 10 ^ { - 5} $$。这$$ k $$优化的迭代，在偏离时发生$$ k $$工作，使用估计$$ \ theta_ {k} $$生产

了解IPA估计$$ DS / D \ THETA $$，请参阅列出的作品参考。

模型的结构

该模型包括以下组件：

  • 作业到达部分：提供形成工作量的作业来源

  • FIFO队列，单个服务器和蓝色部分中的其他块：为系统中的作业提供队列

  • DVS优化器子系统：使用队列长度，$$ \ theta_ {k} $$最新作业的价值，服务时间，以及计算的总数$$ \ theta_ {k + 1} $$和相应的更新的输入电压。

结果和显示

该模型包括这些可视方法来了解其性能：

  • 显示DVS控制器如何在仿真过程中的电压变化的动态曲线，以降低每个作业的平均成本。

  • 显示块，显示作业的平均服务时间。

  • 显示相应输入电压的显示块。

实验，尝试在运行模拟之前更改AVG组织时间块的值。

参考

[1] Cassandras，C.G和S.Lafortune。离散事件系统简介。波士顿，马：Kluwer学术出版商，1999年。

[2] Li，W.，C.G.Cassandras和M. I. Clune。“基于模型的动态电压缩放控制器的设计基于使用Simevents的在线梯度估计”。第45届IEEE决策与控制会议。2006，pp。6088-6092。

[3] Weiser，M.，B. Welch，A. Demers和S. Shenker。“调度降低CPU能量。”第一届操作系统设计和实施的第一次研讨会。1994年，第13-23页。

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