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Enregistrement W2077288229 · doi:10.1109/tetc.2013.2274042

Scheduling Co-Design for Reliability and Energy in Cyber-Physical Systems

2013· article· en· W2077288229 sur OpenAlexaff
Man Lin, Yongwen Pan, Laurence T. Yang, Minyi Guo, Nenggan Zheng

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Emerging Topics in Computing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReal-Time Systems Scheduling
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceEnergy consumptionScheduling (production processes)HeuristicsCyber-physical systemReliability (semiconductor)Reliability engineeringDynamic voltage scalingEnergy managementEnergy (signal processing)Real-time computingDistributed computingMathematical optimizationPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy aware scheduling and reliability are both very critical for real-time cyber-physical system design. However, it has been shown that the transient faults of a system will increase when the processor runs at reduced speed to save energy consumption. In this paper, we study total energy and reliability scheduling co-design problem for real-time cyber-physical systems. Total energy refers the sum of static and dynamic energy. Our goal is to minimize total energy while guaranteeing reliability constraints. We approach the problem from two directions based on the two different ways of guaranteeing the reliability of the tasks. The first approach aims at guaranteeing reliability at least as high as that of without speed scaling by reserving recovery job for each scaled down task. Heuristics have been used to guide the speed scaling and shutdown techniques that are used to lower total energy consumption while guaranteeing the reliability. The second way to guarantee the reliability of the tasks is to satisfy a known minimum reliability constraint for the tasks. The minimum reliable speed guarantees the reliability level of tasks, and is used as a constraint in the energy minimization problem. Both static and dynamic co-design methods are explored. Experimental results show that our methods are effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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