检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄少珉[1,2] 戚隆宁[1] 杨军[1] 胡晨[1]
机构地区:[1]东南大学国家专用集成电路系统工程技术研究中心,南京210096 [2]东南大学集成电路学院,南京210096
出 处:《应用科学学报》2009年第3期272-276,共5页Journal of Applied Sciences
基 金:国家自然科学基金(No.60676011)资助项目
摘 要:现有动态功耗管理预测性策略基于部件空闲时间前后的关联性进行预测,在系统随机服务请求环境下面临失效.该文从概率统计的角度提出基于空闲时间能耗期望的预测策略,该策略使部件在空闲时进入空闲时间能耗期望值最低的模式,并从理论上证明了比方法具有最优的节能效果.实验结果表明,在系统服务请求的指数分布与Pareto分布下,与传统预测性策略相比,该策略获得了更低的部件平均功耗.Existing predictive dynamic power management(DPM) policies based on correlations of consecutive idle times are ineffective under stochastic service requests. In view of statistics, this paper proposes an energy expectation based (EEB) predictive policy. EEB makes components into a mode of lowest energy expectation of idle times. It is shown that the method optimizes energy saving. Simulation results show that, under exponential distribution and Pareto distribution, EEB acquires lower power of component compared with traditional predictive policies.
分 类 号:TP316[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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