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SVM-based Energy-Efficient scheduling on Heterogeneous Multi-Core Mobile Devices

비대칭 멀티코어 모바일 단말에서 SVM 기반 저전력 스케줄링 기법

  • 한민호 (아주대학교 정보통신연구소) ;
  • 고영배 (아주대학교 소프트웨어학과) ;
  • 임성화 (남서울대학교 멀티미디어학과)
  • Received : 2022.05.26
  • Accepted : 2022.12.14
  • Published : 2022.12.30

Abstract

We propose energy-efficient scheduling considering real-time constraints and energy efficiency in smart mobile with heterogeneous multi-core structure. Recently, high-performance applications such as VR, AR, and 3D game require real-time and high-level processings. The big.LITTLE architecture is applied to smart mobiles devices for high performance and high energy efficiency. However, there is a problem that the energy saving effect is reduced because LITTLE cores are not properly utilized. This paper proposes a heterogeneous multi-core assignment technique that improves real-time performance and high energy efficiency with big.LITTLE architecture. Our proposed method optimizes the energy consumption and the execution time by predicting the actual task execution time using SVM (Support Vector Machine). Experiments on an off-the-shelf smartphone show that the proposed method reduces energy consumption while ensuring the similar execution time to legacy schemes.

본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었으며(No. 2021R1A2C1012776), 또한 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2022-2018-0-01431).

References

  1. ARM technologies (2022). https://www.arm.com/technologies/big-LITTLE (accessed on May 1th, 2022) 
  2. Comparison of Mobile Processors (CPU Benchmarks) (2022). https://www.notebookcheck.net/Mobile-Processors-Benchmark-List.2436.0.html (Accessed on Apr. 12th, 2022). 
  3. Donghoon Kim, Young-Bae Ko, Sung-Hwa Lim. (2020). Energy-Efficient Real-Time Multi-Core Assignment Scheme for Asymmetric Multi-Core Mobile Devices. 10.1109/ACCESS.2020.3005235 
  4. Healthline(2020), How Many Frames Per Second Can the Human Eye See?, https://www.healthline.com/health/human-eye-fps (accessed on May, 1th, 2022) 
  5. Jack J Dongarra, Piotr Luszczek, and Antoine Petitet. (2003) The linpack benchmark: past, present and future. doi.org/10.1002/cpe.728, Concurrency and Computation: practice and experience, 15(9):803-820, 2003. 
  6. Jie Ren, Lu Yuan, Petteri Nurmi, et al. (2020). Camel: Smart, Adaptive Energy Optimization for Mobile Web Interactions,. IEEE INFOCOM 2020-IEEE Conference on Computer Communications, 202010.1109/INFOCOM41043.2020.9155489 
  7. Jie Ren, Ling Gao, Hai Wang, and Zheng Wang. (2017). Optimise Web Browsing on Heterogeneous Mobile Platforms: A Machine Learning Based Approach. 10.1109/INFOCOM41043.2020.9155489 
  8. Jisang Park, KIM Kiseong, Hongku Yeo, Jin-Hoo Lee, Jaewoong Chung, Duyeong Choi, and Minhyouk Lee. (2017) Mobile phone, US Patent App. 29/577,834. 
  9. Min-Seob Kim, Byoung-Hoon Lee, Jae-Hyuk Park, et al. (2020). Operando Identification of the Chemical and Structural Origin of Li-Ion Battery Aging at Near-Ambient Temperature. https://doi.org/101021/jacs.0c02203  101021/jacs.0c02203
  10. Monsoon Solutions Inc.(2019) https://www.msoon.com(Accessed on Mar. 10th, 2022) 
  11. Robert P Dick, David L Rhodes, and Wayne Wolf. (1998). Tgff: task graphs for free. 10.1109/HSC.1998.666245 
  12. Sumit K. Mandal, Ganapati Bhat, Chetan Arvind Patil, et al.(2019). Dynamic Resource Management of Heterogeneous Mobile Platforms via Imitation Learning. 10.1109/TVLSI.2019.2926106 
  13. Se Won Lee, Donghoon Kim, Sung-Hwa Lim. (2020). Power-Efficient Big.LITTLE Core Assignment Scheme for Task Graph Based Real-Time Smartphone Applications, Mobile Internet Security. 10.1007/978-981-15-9609-4_6 
  14. Wonik Seo, Daegil Im, Jeongim Choi, and Jaehyuk Huh. (2015). Big or little: A study of mobile interactive applications on an asymmetric multi-core platform. 10.1109/IISWC.2015.7 
  15. Yeli Geng, Yi Yang, and Guohong Cao. (2018). Energy-efficient computation offloading for multicore-based mobile devices. 10.1109/INFOCOM.2018.8485875