Analisi termica della programmazione equa nei sistemi embedded in tempo reale
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Negli ultimi decenni, l'aumento della domanda di applicazioni in tempo reale altamente sofisticate con funzionalità complesse ha portato a un aumento esponenziale del consumo di energia e a temperature di sistema significativamente elevate. Queste temperature elevate e le variazioni termiche rappresentano una sfida formidabile per l'affidabilità del sistema, le prestazioni, i costi di raffreddamento e le perdite. Questo libro esplora la capacità di gestione termica di due algoritmi basati sull'equità, ovvero Proportional Fair (PFair) e Deadline Partitioning Fair (DP-Fair). In letteratura, ...
Negli ultimi decenni, l'aumento della domanda di applicazioni in tempo reale altamente sofisticate con funzionalità complesse ha portato a un aumento esponenziale del consumo di energia e a temperature di sistema significativamente elevate. Queste temperature elevate e le variazioni termiche rappresentano una sfida formidabile per l'affidabilità del sistema, le prestazioni, i costi di raffreddamento e le perdite. Questo libro esplora la capacità di gestione termica di due algoritmi basati sull'equità, ovvero Proportional Fair (PFair) e Deadline Partitioning Fair (DP-Fair). In letteratura, l'introduzione dell'equità è spesso considerata uno strumento per raggiungere l'ottimalità negli algoritmi di schedulazione multiprocessore. Il presente lavoro dimostra che questi algoritmi offrono un profilo termico migliore rispetto all'algoritmo Earliest Deadline First (EDF) comunemente utilizzato in condizioni simili sia in ambienti monoprocessore che multiprocessore. È stata condotta una simulazione per un modello di task set periodico. I risultati ottenuti sono incoraggianti e mostrano che l'uso di algoritmi basati sull'equità riduce la temperatura operativa, la temperatura di picco e le variazioni termiche.
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