統計情報に基づく動的電源電圧制御手法

• 浅井雅司

• 池田佳路

• 近藤正章

• 中村宏

Bibliographic Information

Other Title

• トウケイ ジョウホウ ニ モトヅク ドウテキ デンゲン デンアツ セイギョ シュホウ
• Dynamic Voltage Scaling Method Based on Statistical Analysis

Abstract

プログラムの実行に関して種々の最適化に対する要求が強く求められてきており，特に実行時における最適化が重要視されている．我々はハードウェアから得られる動的な情報と，コンパイラから得られるプログラムのフェーズの区切りといった静的な情報を用いて精度の高い最適化手法を確立する．本稿では，実行時における最適化のためのモデリングに従来のような定性的な解析ではなく，定量的なデータを取得し，統計的な学習を用いるという手法を提案する．また，本手法をDVFSに適用し，許容される下限の性能を最高周波数時の性能との相対値，すなわち性能比閾値として与えたときに，許される範囲内で最適な周波数・電源電圧を選択し，消費電力を削減することを目的とする．あらかじめ各種アプリケーション実行中のカウンタ情報と性能との関係を統計的に学習し，コンパイラがターゲットアプリケーションのソースコードに対し性能予測と周波数・電圧変更のためのランタイムコードを挿入し，性能低下を一定以下に抑えつつ，消費電力を削減する．

This paper proposes a novel DVFS technique based on statistical analysis. Our approach is hybrid in which dynamic hardware information and static information such as program behavior given by the compiler are used. In our technique, the relationships between the performance and the performance counter information are learned statistically in advance. Then, the compiler inserts the runtime code for predicting the performance of the target program and sets the appropriate frequency/voltage depending on the predicted performance. Our technique can reduce a great amount of energy consumption with keeping the performance degradation to a certain ratio which the user can expect.

Journal

• 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS）

  情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS） 47 (SIG18(ACS16)), 80-91, 2006-11-15

  東京 : 情報処理学会

Keywords

• 省電力方式

Details

• CRID: 1050845762823271424
• NII Article ID: 110004862639
• NII Article ID: 10017660976
• NII Book ID: AA11833852
• ISSN: 18827829
• ISSN: 03875806
• NDL BIB ID: 8589979
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00018283/
• Web Site: http://id.ndl.go.jp/bib/8589979
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I8589979
• Text Lang: ja
• Article Type: article
• Data Source:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
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