Modeling the energy cost of applications on portable wireless devices
Notice bibliographique
Résumé
Extending the battery life of portable wireless devices has been in the focus of researchers for close to a decade. Several energy management techniques have been investigated at different levels of system design -- starting from silicon at the bottom to application design at the top, with communication protocols and operating system in between. In this paper, we present a model to estimate the energy cost of an application running on a portable wireless device. To develop the cost model, we partition a wireless device into two components, namely, computation and communication. Each component is modeled by a state-transition diagram. Two attributes are associated with each state: an average power cost and a state residence time. The cost of each state of the state-transition diagrams is validated by actual measurements. For a constant voltage supply, the average power cost of a state is denoted by the average current drawn by the component. The state residence times are estimated from the behavior of applications. The cost model has been validated by performing actual measurement of energy cost. We find that the estimated cost and the actual energy cost are within 5-10% of each other. This study will help us in improving the design of energy efficient software for portable devices. Moreover, the energy consumption breakdown into components will be an essential guide for future research in energy management of hardware and software systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».