主要内容

在动态电压缩放应用程序中建模负载

这个示例使用:

开放模式

概述

这个例子展示了AT90S8535微控制器如何根据工作负载使用动态电压缩放(DVS)功能来调整输入电压。通过在工作负载较低时降低输入电压，在保证服务质量的同时降低了能耗。DVS控制器是基于一种在线梯度估计技术，称为无穷小扰动分析(IPA)。在参数化系统的单个仿真中，而不是传统有限差分方法所需的大量仿真中，IPA可以提供敏感性信息，使系统性能指标作为参数的函数得到一阶近似。

在控制器上应用IPA

要最小化的性能指标是每个作业的平均成本，由

$ $ J(\θ)= wP(\θ)+ Sθ(\)= wc_{2} \离开(V_ {t} / \离开(1-c_{1}θ/ \ \)\右]^ {2}+ Sθ(\)$ $

在哪里

  • $ $ $ $ \θ为工作的平均服务时间，是输入电压v的函数$ $ $ $ \θ也会得到V的最优值。

  • $ $ $ $是一个权重常数。

  • $ $ $ $ P(\θ)是一项工作的平均能量消耗，单位为焦耳。

  • $ $ $ $ Sθ(\)是作业的平均系统时间，用于度量服务质量。该模型使用M/M/1排队系统，因此为$ $ $ $ Sθ(\)提供了一种将模拟结果与理论结果进行比较的方法。

  • $ $ c_ {1} $ $和$ $ c_ {2} $ $是设备相关的常数。

  • $ $ V_ {t} $ $为设备最小输入电压。

的值$ $ $ $ \θ的$ $ $ $ dJ / d \θ为0时，该模型采用常数步长梯度法$ $ \δ= 10 ^ {5}$ $．的$ $ $ $优化的迭代，发生在偏离$ $ $ $工作，使用估计$ $ \ theta_ {k} $ $生产

了解IPA的估算$ $ $ $ d / d \θ，请参阅参考文献．

模型的结构

该模型包括以下组件:

  • 工作到达部分:提供形成工作负载的工作来源

  • 蓝色部分中的FIFO队列、单服务器和其他块:提供系统中作业的排队

  • 分布式优化器子系统:使用队列长度，$ $ \ theta_ {k} $ $值、最新作业的服务时间和要计算的作业总数$ $ \ theta_ {k + 1} $ $和相应更新的输入电压。

并显示结果

该模型包括以下可视化方法来理解其性能:

  • 动态图显示了分布式交换机控制器在模拟过程中如何改变电压，以降低每个作业的平均成本。

  • 显示作业的平均服务时间的显示块。

  • 显示模块，显示相应的输入电压。

要进行实验，请在运行模拟之前尝试更改平均到达间隔时间块的值。

参考文献

卡桑德拉斯，C. G.和S.拉福里。离散事件系统概论．马萨诸塞州波士顿:Kluwer学术出版社，1999年。

[2] Li, W.， C. G. Cassandras, M. I. Clune。“基于模型的基于SimEvents在线梯度估计的动态电压缩放控制器设计”。第45届IEEE决策与控制会议论文集．2006年,页6088 - 6092。

[3] Weiser, M.， B. Welch, A. Demers, S. Shenker。“减少CPU能量的调度”。第一届操作系统设计与实现研讨会论文集．1994年,13-23页。

另请参阅

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