Software implementation strategies for power-conscious systems
Notice bibliographique
Résumé
A variety of systems with possibly embedded computing power, such as small portable robots, hand-held computers, and automated vehicles, have power supply constraints. Their batteries generally last only for a few hours before being replaced or recharged. It is important that all design efforts are made to conserve power in those systems. Energy consumption in a system can be reduced using a number of techniques, such as low-power electronics, architecture-level power reduction, compiler techniques, to name just a few. However, energy conservation at the application software-level has not yet been explored. In this paper, we show the impact of various software implementation techniques on energy saving. Based on the observation that different instructions of a processor cost different amount of energy, we propose three energy saving strategies, namely (i) assigning live variables to registers, (ii) avoiding repetitive address computations, and (iii) minimizing memory accesses. We also study how a variety of algorithm design and implementation techniques affect energy consumption. In particular, we focus on the following aspects: (i) recursive versus iterative (with stacks and without stacks), (ii) different representations of the same algorithm, (iii) different algorithms - with identical asymptotic complexity - for the same problem, and (iv) different input representations. We demonstrate the energy saving capabilities of these approaches by studying a variety of applications related to power-conscious systems, such as sorting, pattern matching, matrix operations, depth-first search, and dynamic programming. From our experimental results, we conclude that by suitably choosing an algorithm for a problem and applying the energy saving techniques, energy savings in excess of 60% can be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».