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Hybrid AI Based Process Scheduler for Asymmetric Multicore Processor to Improve Power Efficiency

전력 효율 향상을 위한 하이브리드 인공지능 기반의 비대칭 멀티코어 프로세서용 프로세스 스케줄러

  • Jeong, Won Seob (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Kim, Seung Hun (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Lee, Sang-Min (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Ro, Won Woo (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)
  • 정원섭 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 김승훈 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 이상민 (한국전자통신연구원) ;
  • 노원우 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Published : 2013.11.08

Abstract

근래의 프로세서는 하나의 다이 위에 여러 개의 코어를 배치한 멀티코어 형태를 띠고 있다. 최근에는 프로세서의 에너지 소비량을 줄이기 위해 비대칭 멀티코어를 활용하여 동일한 성능을 유지하며 소비전력을 낮추는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비대칭 멀티코어의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 대칭형 멀티코어와는 달리 실행해야 할 프로세스와 상이한 코어간의 작동 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전력 소비 효율 향상을 위해 프로세스 스케줄링 알고리즘에 하이브리드 인공지능 기술인 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)를 적용하여 각 프로세스에 적합한 코어를 찾아 할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 프로세스 스케줄러는 리눅스의 CFS 대비 평균 35.4% 낮은 Energy Delay Product (EDP)를 보였으며 이를 통해 하이브리드 인공지능을 적용한 프로세스 스케줄링 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

Keywords