基于big. LITTLE架构的多目标功耗自适应控制方法

针对移动计算系统功耗约束条件时常变动,以及动态电压频率调节无法有效克服静态功耗导致的能量损失等问题,提出一种多目标功耗自适应控制方法。根据实时功耗约束制定调核策略,确定处理器核类型及数量,结合操作系统线程亲和性、进程迁移与处理器热插拔完成处理器核的开启、关闭及负荷管理,实现功耗自适应。在典型多核应用MapReduce模型Phoenix与可变形部件模型上的实验结果表明,该方法能够按需调度核类型及数量来完成计算任务,与传统功率恒定系统相比,执行时间与能耗平均减少60.91 %和48.54 %,有效提高目标系统能效。

面向农业物联网的网关功率自适应技术研究

针对户外农业物联网(Internet of Things,IoT)网关受到能量收集单元输出功率波动影响,导致网关节点失效以及能效较低等问题,提出一种基于嵌入式big.LITTLE异构多核架构的功率自适应技术。将网关数据处理负载划分成可并行调度的MapReduce子任务,根据能量收集单元输出功率变动及任务负载情况动态调整处理器核资源,并结合OS进程迁移与线程亲和性管理处理器工作负荷。实验结果表明,所提方法不仅能够能适应能量收集单元输出功率波动,并且使典型IoT应用执行时间与能耗分别平均减少了将近45.54%以及37.93%,能够为户外农业物联网监测提供更加稳定高效的服务。