사물인터넷 환경에서 프로세서와 메모리의 저전력 기술을 결합하는 실시간 태스크 스케줄링 기법

Abstract

최근 사물인터넷의 급부상으로 배터리 기반 사물인터넷 기기를 위한 전력절감 기술이 주목받고 있다. 사물인터넷 기기는 일종으로 실시간시스템으로, 전력절감을 위해 프로세서의 전압을 동적으로 조절하는 방법이 각광받아왔으나, 최근 연구에 따르면 전력소모 중 메모리가 차지하는 비중이 급격히 증가한 것으로 분석되고 있다. 이에 본 논문은 프로세서의 전압조절 기법에 저전력 비휘발성메모리 기술을 결합하여 실시간시스템의 전력소모를 더욱 줄이고자 한다. 이는 낮은 전압의 프로세서로 태스크의 스케줄링이 가능한 시점에는 메모리의 성능이 낮아지더라도 여전히 스케줄링이 가능성할 것이라는 점에 착안한 것이다. 본 논문은 이기종메모리 상의 태스크 할당 문제를 프로세서의 전압조절 기법과 결합한 후 두 기법의 전력절감 효과를 분석하고, 이들을 결합하여 전력절감을 극대화한다. Due to the recent advances in IoT technologies, reducing power consumption in battery-based IoT devices becomes an important issue. An IoT device is a kind of real-time systems, and processor voltage scaling is known to be effective in reducing power consumption. However, recent research has shown that power consumption in memory increases dramatically in such systems. This paper aims at combining processor voltage scaling and low-power NVRAM technologies to reduce power consumption further. Our main idea is that if a task is schedulable in a lower voltage mode of a processor, we can expect that the task will still be schedulable even on slow NVRAM memory. We incorporate the NVRAM memory allocation problem into processor voltage scaling, and evaluate the effectiveness of the combined approach.