Моделирование нагрузки в приложении динамического масштабирования напряжения

В этом примере используются:

Обзор

В этом примере показано, как в зависимости от рабочей нагрузки микроконтроллер AT90S8535 использует функцию динамического масштабирования напряжения (DVS) для регулировки входного напряжения. Снижая входное напряжение при низкой рабочей нагрузке, микроконтроллер снижает энергопотребление, гарантируя при этом качество обслуживания. Контроллер DVS основан на интерактивном методе оценки градиента, называемом бесконечно малым анализом возмущений (IPA). При одном моделировании параметризованной системы, а не при большом количестве моделирований, необходимых для традиционного подхода с конечной разностью, IPA может предоставлять информацию о чувствительности, которая дает аппроксимацию первого порядка показателей производительности системы в зависимости от параметров.

Применение IPA к контроллеру

Показатель производительности для минимизации представляет собой среднюю стоимость задания, заданную

$J(\theta)=wP(\theta)+S(\theta)=wc_{2}\left[V_{t}/\left(1-c_{1}/\theta \right) \right]^{2}+S(\theta)$

где

$\theta$ - среднее время работы задания, которое является функцией входного напряжения V. То есть нахождение оптимального значения $\theta$ также дает оптимальное значение V.

- взвешивающая константа.

$P(\theta)$ - среднее энергопотребление работы в Джоуле.

$S(\theta)$ - среднее системное время для рабочих мест, измеряющее качество обслуживания. Эта модель использует систему очередей M/M/1, поэтому выражение закрытой формы $S(\theta)$ для предоставляет способ сравнения результатов IPA в моделировании с теоретическими результатами.

$c_{1}$ и $c_{2}$ являются зависящими от устройства константами.

$V_{t}$ - минимальное входное напряжение устройства.

Чтобы найти значение $\theta$ 0 $dJ/d\theta$ , эта модель использует метод градиента с постоянным размером шага. $\Delta=10^{-5}$ Третья $$ k $$ итерация оптимизации, которая происходит при уходе с третьего $$ k $$ задания, использует оценку для $\theta_{k}$ создания

Для получения информации об оценке ПНД $dS/d\theta$ см. работы, перечисленные в Справочнике.

Структура модели

Модель включает в себя следующие компоненты:

Раздел «Прибытие заданий»: Предоставляет источник заданий, формирующих рабочую нагрузку

FIFO Queue, Single Server и другие блоки в синем разделе: Обеспечивает очередь для заданий в системе

Подсистема DVS Optimizer: Использует длину очереди $\theta_{k}$ , значение, время обслуживания для последнего задания и общее количество заданий для вычисления и $\theta_{k+1}$ соответствующее обновленное входное напряжение.

Результаты и отображение

Модель включает в себя следующие визуальные способы понимания ее производительности:

Динамический график, показывающий, как контроллер DVS изменяет напряжение во время моделирования, чтобы снизить среднюю стоимость задания.

Блок отображения, показывающий среднее время обслуживания заданий.

Блок отображения, отображающий соответствующее входное напряжение.

Чтобы поэкспериментировать, попробуйте изменить значение блока Avg Interarrival Time перед запуском моделирования.

Ссылки

[1] Кассандрас, К. Г. и С. Лафортюн. Введение в дискретные системы событий. Бостон, Массачусетс: Академические издательства Клювера, 1999.

[2] Ли, В., К. Г. Кассандрас и М. И. Клюн. «Проектирование на основе модели контроллера динамического масштабирования напряжения на основе оценки градиента в режиме онлайн с использованием SimEvents». Материалы 45-й Конференции IEEE по принятию решений и контролю. 2006, стр. 6088-6092.

[3] Вайзер, М., Б. Уэлч, А. Демерс и С. Шенкер. «Планирование снижения энергопотребления ЦП». Материалы первого симпозиума по разработке и внедрению операционных систем. 1994, стр. 13-23.

См. также

Документация