Optimisation de l'énergie dans une architecture mémoire multi-bancs pour des applications multi-tâches temps réel

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Fradj, Hanene Ben
Copyright Year	2006
Abstract	De nombreuses techniques ont ete developpees pour reduire la consommation processeur considere jusqu’a present comme l’element le plus gourmand en consommation. Avec l’evolution technologique et l’apparition de nouvelles applications toujours plus volumineuses en nombre de donnees, la surface de silicium dediee aux unites de memorisation ne cesse de croitre. Les techniques d’optimisation ciblant uniquement le processeur peuvent alors e��tre remises en cause avec cette nouvelle tendance. Certaines etudes montrent que la technique du DVS (Dynamic Voltage Scaling), la plus performante dans la reduction de la consommation processeur, augmente la consommation de la memoire principale. Cette augmentation est la consequence d’une part d’une co-activation plus longue de la memoire avec le processeur et d’autre part de l’augmentation du nombre de preemptions par l’allongement des temps d’execution des tâches. La solution proposee pour diminuer cet impact negatif du DVS sur la consommation memoire est de diminuer la surface memoire co-active. Une architecture memoire multi-bancs, offrant la possibilite d’activer un seul banc a la fois et de mettre les autres bancs dans un mode faible consommation, est adoptee. Rechercher la configuration memoire (nombre de bancs, taille de chaque banc) ainsi que l’allocation des tâches aux bancs constitue la contribution majeure de ces travaux. La modelisation de l’energie consommee par une memoire multi-bancs a permis d’identifier un nombre important de variables ainsi que leurs fortes dependances. Cette tendance a rendu le probleme difficile a resoudre. Une exploration exhaustive est premierement developpee afin d’evaluer l’impact de chaque parametre sur la consommation totale de la memoire. Bien que l’approche exhaustive permette de rendre la solution optimale, l’espace d’exploration augmente exponentiellement avec le nombre de tâches. Ce type de resolution reste interessant s’il s’agit de l’employer hors ligne sur des applications a faible nombre de tâches. Une heuristique capable d’explorer un sous-espace potentiellement interessant et de resoudre le probleme en un temps polynomial a ete developpee dans un second temps. La complexite reduite de cette heuristique permet de l’employer en ligne pour effectuer des migrations dans le cas de systemes a nombre de tâches dynamiques. Des experimentations sur des applications de traitement du signal temps reel et une application multimedia (GSM et MPEG2) montrent des gains interessants sur la consommation memoire. La configuration memoire obtenue par exploration exhaustive ou par la resolution heuristique couplee a un processeur muni d’une technique de DVFS permet d’augmenter le gain energetique du systeme total.
File Format	PDF HTM / HTML
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Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article