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영어

Recently, as the size of IoT data grows, the memory power consumption of real-time systems increases rapidly. This is because real-time systems always place entire tasks in memory, which increases the demand of DRAM significantly. In this paper, we adopt emerging fast storage media and move a certain portion of real-time tasks from DRAM to storage. The part of tasks in storage are, then, loaded into memory when they are actually used. We incorporate our memory/storage power-saving into the dynamic voltage/frequency scaling of processors, thereby optimizing power consumptions in CPU and memory simultaneously. Specifically, the proposed technique aims at minimizing the CPU idle time and the DRAM memory size by determining appropriate voltage modes of CPU and the swap ratio of memory, without violating the deadlines of all tasks. Through simulation experiments, we show that the proposed technique significantly reduces the power consumption of real-time systems.

한국어

최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시 간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율 을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험 을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.