I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.   7 ,   No .   1 Mar ch   2 0 1 8 ,   p p .   4 8 ~5 6   I SS N:  2 089 - 4 864 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s. v7 . i1 . p p 48 - 56          48       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JR E S /in d ex   Ther m a l  Analy sis  of F a ir  Schedul in g  in  Rea l - ti m e E m be dded  Sy ste m s       T a y y a ba   B o k ha ri 1 ,   Sa j j a d H a ider  Sh a m i 2 ,   F a rha n H a s ee b 3   1 De p a rtme n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   L a h o re ,   L a h o re ,   P a k istan   2 De p a rte m e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsit y   o f   M a n a g e m e n a n d   T e c h n o lo g y ,   Lah o re ,   P a k istan   3 Ex p o n e n to   P riv a te L i m it e d ,   L a h o re ,   P a k istan       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   7 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Feb   5 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Feb   2 1 ,   2 0 1 8     Ov e th e   p a st  f e w   d e c a d e s,  in c re a se d   d e m a n d   o f   h ig h ly   so p h ist i c a ted   re a l - ti m e   a p p li c a ti o n w it h   c o m p lex   f u n c ti o n a li t ies   h a d irec tl y   led   to   e x p o n e n ti a ll y   in c re a se d   p o we r   c o n su m p ti o n   a n d   sig n if ica n tl y   e le v a ted   s y ste m   te m p e ra tu re s.  T h e se   e le v a t e d   te m p e ra tu re   a n d   th e rm a l   v a riatio n s   p re se n f o rm id a b le  c h a ll e n g e to w a rd s y ste m   re li a b il it y ,   p e rf o r m a n c e ,   c o o li n g   c o st  a n d   lea k a g e s.  T h is   a rti c le  e x p lo re th e   th e rm a m a n a g e m e n stre n g th   o f   tw o   fa irn e ss   b a se d   a l g o rit h m s,  n a m e l y   P ro p o rti o n a F a ir  (P F a ir)   a n d   De a d li n e   P a rti ti o n i n g   F a ir  (DP - F a ir).   I n   re late d   li tera tu re ,     th e   in tr o d u c ti o n   o f   f a irn e ss   is   o f ten   c o n sid e re d   a a   to o to   a c h iev e   o p ti m a li ty   in   m u lt ip ro c e ss o sc h e d u li n g   a lg o rit h m s.  T h is  w o rk   s h o w th a th e se   a lg o rit h m b rin g   a b o u b e tt e th e rm a p r o f il e   w h e n   c o m p a r e d   w it h   th e   c o m m o n l y   u se d   Earlies D e a d li n e   F irst  (EDF a lg o rit h m   in   si m il a c o n d i ti o n b o t h   in   u n ip r o c e ss o a n d   m u lt ip ro c e ss o e n v iro n m e n ts.   si m u latio n   is  c o n d u c ted   f o p e ri o d ic  tas k   se m o d e l.   T h e   o b tain e d   re su lt a re   e n c o u ra g in g   a n d   s h o w   th a u se   o f   fa irn e ss   b a se d   a lg o rit h m re d u c e th e   o p e ra ti n g   tem p e r a tu re ,   p e a k   tem p e r a tu re ,   a n d   th e rm a v a riatio n s.   K ey w o r d s :   DP - Fair   E m b ed d ed   s y s te m s   Fair   s ch ed u lin g   P Fair   R ea l - ti m e     Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T ay y ab B o k h ar i,    Dep ar te m en t o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   T h Un iv er s i t y   o f   L a h o r e,   1 - Km   De f e n ce   R o ad ,   L a h o r e,   P ak is tan .   E m ail: ta y y ab a. b u k h ar i@ ee . u o l.e d u . p k       1.   I NT RO D UCT I O N     T h r ec en ad v an ce m en ts   i n   tech n o lo g y   h a v en ab led   in t eg r atio n   o f   m o r an d   m o r co m p u ti n g   r eso u r ce s   o n   s i n g le  c h ip   t o   ac co m m o d ate  t h i n cr ea s i n g   p er f o r m a n ce   d e m a n d s .   M o r th an   4 0   b illi o n   tr an s i s to r s   ar b ein g   in te g r at ed   in to   s in g le  3 0 0   m m 2   d ie  [ 1 ] .   T h is   in cr ea s ed   ch ip   d en s it y   an d   g r o w i n g   co m p le x it y   o f   r ea l - t i m e   ap p licatio n s   p o s c h alle n g e,   i.e . ,   ex p o n en t iall y   i n cr ea s i n g   p o wer   co n s u m p tio n   r ate   o f   co m p u ti n g   d ev ice s .   Mo r eo v er ,   d u to   t h i s   h ig h   p o w e r   co n s u m p tio n   a n d   co n ti n u o u s   s ca li n g   d o w n   i n   g eo m etr ie s ,   th av a ilab le  ch ip   s u r f ac f o r   h ea d is s ip atio n   is   d ec r ea s in g   w h ich   i s   r esu lti n g   in   in cr ea s ed   p o w er   d en s itie s   an d   lar g te m p er at u r v ar iatio n s   o n   ch ip   [ 2 ] .   T h is   i n cr ea s ed   p o w er   u s a g ca u s e s   t w o   t y p e s   o f   d iffi cu lt ies:   h ig h er   en er g y   co n s u m p t io n   an d   in cr ea s ed   d ev ice  te m p er atu r e.   A   lar g p ar o f   en er g y   i n   th es e   cir cu its   i s   co n v er ted   in to   h ea an d   ev en tu al l y   i n cr ea s e s   th d ev ice  te m p er at u r e.   C h ip   te m p er at u r is   f u n ct i o n   o f   ch ip   p o w er   d en s it y .   Hig h   te m p er at u r es  r ed u ce   th effec tiv e   o p er atin g   s p ee d   o f   d e v ices.  Op er atin g   s p ee d   o f   t h d ev i ce   d ec r ea s es  d u to   i n cr ea s e   in   lo ca r e s is ta n c e   r esu lti n g   f r o m   h ig h   te m p er at u r e.   T h is   ev en t u all y   a f f ec ts   t h o v er all  p er f o r m a n ce .   I n   C MO cir cu its ,   clo ck   ti m i n g   i s   v er y   s en s iti v to   t e m p er atu r e.   A   1 5 o C   i n cr ea s e   in   te m p er at u r ca n   ad d   1 0 to   1 5 d ela y   i n   th c ir cu i [ 3 ] .   T h r eliab ilit y ,   p er f o r m a n ce ,   an d   co o lin g   co s o f   t h s y s te m   is   al s o   af f ec t ed   b y   te m p er at u r e.   P r o ce s s o r   f ailu r r ate  is   also   c lo s el y   r elate d   w it h   te m p er at u r e.   A   r is i n   t h o p er atin g   te m p er atu r o f   1 0 −1 5 o ca n   r esu lt  i n   2 x   d iffer en ce   in   th li f s p an   o f   th d ev ice s   [ 4 ] .   L ea k ag is   a n o th er   f ac to r   th at  is   r elate d   t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R E     I SS N:  2089 - 4864       Th erma l A n a lysi s   o f F a ir   S ch ed u lin g   in   R ea l - time  E mb ed d ed   S ystems   ( Ta yy a b a   B o k h a r i )       49   te m p er atu r e.   A   p o s iti v f ee d b ac k   lo o p   ex is ts   b et w ee n   leak a g an d   te m p er at u r e.   I n   6 5 n m   t ec h n o lo g y ,   i f   ch i p   te m p er atu r r is e s   f r o m   6 0 o C   t o   8 0 o C ,   leak ag p o w er   in cr ea s es  b y   2 1 [ 5 ] .   T h is   ca n   d a m a g t h cir cu it  if   n o t   p r o p er ly   h an d led .   T h ese  is s u e s   in   S y s te m - on - C h ip   ( So C )   ar is d u to   t w o   m aj o r   th er m al  p h en o m en [ 6 ] :     C r ea tio n   o f   t h er m a l c y cle s   ca u s ed   b y   te m p er atu r v ar iatio n s   b et w ee n   u p p er   an d   lo w er   b o u n d s .     C r ea tio n   o f   h o ts p o ts   ca u s e d   b y   co n ce n tr ated   o n - c h ip   co m p u tatio n   ac ti v it y   at  an y   p ar ticu lar   co r e/co m p o n e n t le v el.   T h er m al  c y cle s   ar cr ea ted   d u to   w o r k lo ad   v ar iatio n ,   lo w   f r eq u en c y   p o w er   c h an g es  o r   d u to   s o m p o w er   m a n ag e m e n a s s es s m en li k p u t tin g   t h s y s te m   i n to   d ee p   s leep   m o d i n   id le  ti m u n i ts .     T h is   p h e n o m e n o n   o f   th er m al   c y cle s   h as   co r r elatio n   w i th   t h m a g n i tu d a n d   f r eq u e n c y   o f   t h te m p er atu r e   c y cles  o n   t h co r e.   T h ese  c y c les  ca u s ac ce ler ated   p ac k ag e   f ati g u a n d   p last ic  d ef o r m a ti o n   o f   m ater ia ls   t h at  ac cu m u late  at  ea c h   te m p er at u r c y cle  an d   ca n   lead   to   cr ac k s   an d   o th er   p er m a n en f ailu r es.  Si m ilar l y ,     in   m u ltip r o ce s s o r   s y s te m s ,   ce r tain   p r o ce s s in g   ele m en m a y   r e m ai n   f u n ctio n al  f o r   lo n g er   d u r atio n   co m p ar ed   to   o th er s ;   s u ch   an   ele m en ca r r ies  o u e x tr co m p u ta tio n al   ac tiv it y   a n d   co n v er ts   m o r e   e n er g y   i n to   h ea t   f o r   its el f   a n d   it s   n eig h b o u r i n g   co m p o n en ts .   T h is   lead s   to   t h c r ea tio n   o f   h o t s p o ts   w h ic h   e x p o n en tial l y   s p ee d   u p   m an y   ag i n g   m ec h an i s m s   s u ch   as   elec tr o - m i g r atio n ,   s tr ess   m ig r atio n ,   a n d   d iele ctr ic  b r ea k d o w n s ,   u lti m atel y   ca u s i n g   p e r m a n e n d ev ice  f ail u r es [ 4 ] .   Ma n y   te m p er at u r m a n a g e m e n tec h n iq u es  h a v b ee n   p r o p o s ed   in   r ea l - t i m e m b ed d ed   s y s te m s   to   d ea w it h   th er m al  is s u e s   b o th   at  h ar d w ar an d   s o f t w ar lev e ls ,   b u s o f t w ar b ased   s o lu tio n s   ar ad v an tag eo u s   in   ter m s   o f   co s t.  T h ese  s o f t w ar b ased   tech n iq u es  p er f o r m   t h s c h ed u li n g   d ec is io n s   b ased   o n   th eo r etica l   k n o w led g b y   p la y i n g   w it h   d if f er en s y s te m   p ar a m eter s   w i th o u m i s s i n g   t h d ea d lin e s .   T h m o tiv atio n   f o r   co n d u cti n g   t h is   s t u d y   is   to   an al y s s p ec if ic  s o f t w ar b ased   m ec h a n is m   f o r   th er m al  m a n ag e m e n t.   T h is   tech n iq u u s e s   f air n e s s   o r   f air   s c h ed u li n g   as  to o to   co u n ter   t h t h er m al  is s u es   in   e m b ed d ed   s y s te m s .   T h f air n e s s   b a s ed   alg o r it h m s   d is tr ib u te   t h w o r k lo ad   o v er   ti m i n s tead   o f   co n ce n tr atin g   t h s a m e   at     s o m p o in t.   T h is   t y p o f   ex ec u tio n   o f   w o r k lo ad   o v er   ti m lo w er s   t h o p er atin g   te m p er atu r e,   p ea k   te m p er at u r e,   an d   th er m al  v ar iatio n s   at  th s a m ti m e.   T o   th b est  o f   th au th o r s   k n o w led g e,   th er is   n o   p u b lis h ed   w o r k   th at  u s es  f air n e s s   b ased   tech n i q u es  to   ad d r ess   th er m al  is s u e s   in   r ea l - ti m e m b ed d ed   s y s te m s .   W h ile  t h m ai n   g o al  w a s   to   s tu d y   t h e   ef f ec t   o f   f air n ess   o n   th e   t h er m al   b eh a v io u r   o f   t h s y s te m ,   t w o   s p ec if ic  f air n es s   b ased   alg o r ith m s   w er s e lecte d   f o r   in v e s ti g atio n   i.e . ,   P Fair   [ 7 ]   an d   DP - Fair   [ 8 ] .     T h r est  o f   th p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s .   I n   Sectio n   2   r elate d   w o r k   is   b r ie f l y   d is cu s s ed .     An   o v er v ie w   o f   f air n es s   an d   f air n es s   b ased   alg o r ith m s   a r p r esen ted   in   Sectio n   3 .   Sectio n   4   d escr ib es    th s i m u latio n   m o d el  an d   r es u lts   ar p r esen ted   an d   d is cu s s ed   in   Sectio n   5 .   Sectio n   6   co n clu d es th ar ticle.       2 .     RE L AT E WO RK     T h er m al   ef f ic ien c y   i n   r ea l - t i m s y s te m s   is   w e ll - k n o w n   p r o b lem .   Har d w ar e,   s o f t w ar an d   h y b r id   s o lu tio n s   h a v b ee n   p r o p o s ed   in   liter at u r to   ad d r ess   t h ese   th er m a is s u es.  So m h ar d w ar b ased   tech n iq u e s   ar b ein g   co m m er ciall y   u s ed   to   r eso lv s u c h   t h er m al  i s s u e s .   I n tel 's  P en ti u m   4   u s e s   co o lin g   f a n   a n d   h ea t   s p r ea d er   to   lo w er   t h c h ip   te m p er at u r [ 9 ] .   A   n u m b er   o f   tech n iq u es  to   co n tr o th p ea k   te m p er at u r an d   th er m a g r ad ien t s   t h r o u g h   h a r d w ar an d   s o f t w ar co o p er a t io n   ar p r esen ted   in   [ 1 0 ,   1 1 ] .   T h ese  tech n iq u e s   ac q u ir th te m p er at u r v al u es   u s i n g   p h y s ical  s e n s o r s   a n d   p er f o r m   s c h ed u li n g   d ec is io n s   ac co r d in g l y .   So m p u r el y   s ch ed u li n g - b as ed   s o lu tio n s   to   av o id   th er m al  h o ts p o ts   an d   th er m al  v ar i atio n s   ar e   p r esen ted   in   [ 5 ,   1 2 ] .   T h ese  tech n iq u es  o p ti m ize  s c h ed u lin g   b y   p la y in g   w i th   d if f er en s y s te m   p ar a m eter s   w it h o u m i s s i n g   th tar g et  d ea d lin es.   Fo r   r ea l - ti m e m b ed d ed   m u l tip r o ce s s o r   s y s te m s ,   M u la s   et  al.   [ 1 3 ]   p r o p o s ed   task   m i g r atio n   tech n iq u to   b alan ce   th te m p er atu r e.   T h is   tech n iq u u s es   th co o lest   co r as   d esti n ati o n   co r to   ac h iev e   m u c h   m o r b alan ce d   te m p er atu r as  co m p ar ed   to   en er g y   b ala n ci n g   tec h n iq u e s   p r esen ted   in   [ 1 4 ] .   C o s k u n   et.   a l.  [ 1 0 ]   p r o p o s ed   s ch ed u li n g   tec h n iq u t h at  u s e s   I n te g er   L i n ea r   P r o g r a m m i n g   ( I L P )   f o r   r ea l - ti m e     Mu lti - P r o ce s s o r   S y s te m s - on - C h ip   ( MP So C s )   t h at  s ig n i f i ca n tl y   m i n i m izes   th er m al  h o ts p o ts   an d   s p atial   g r ad ien ts   as   co m p ar ed   to   o n l y   h ea m i n i m izatio n   tec h n iq u e.   I n   t h is   tec h n iq u e,   ta s k s   ar e   n o a s s i g n ed   to   t h e   ad j ac en co r es  at  th s am t i m an d   t h is   also   m in i m izes   th d u r atio n   o f   t h er m al  e m er g en cie s .   I n   [ 1 1 ] ,   th is   tech n iq u is   co m b in ed   w i th   a   co o lest   F u n ctio n - L ev el  P r o ce s s o r   ( FL P )   tech n i q u e,   ca lled   h y b r id   tech n iq u e.   An o t h er   te m p er atu r a w ar e   tas k   s ch ed u li n g   tec h n iq u e   f o r   h ar d   r ea l - ti m ap p li ca tio n s   in   MP So C s   is   p r o p o s ed   b y   C h a n te m   et   al .   [ 1 5 ]   th at  ap p ly   Mi x ed - I n teg er   L i n ea r   P r o g r a m m in g   ( MI L P )   to   s ch ed u le  a n d   ass i g n   h ar d   r ea l - ti m tas k s .   T h is   tec h n iq u co n s id er s   b o th   te m p o r al  an d   s p atial  te m p er at u r v ar iatio n s   an d   r ed u ce s   th te m p er at u r b y   8 . 7 5   º C   o n   av er ag e.   Ho w ev er ,   t h is   tec h n iq u h a s   li m itat io n   th at  it  is   n o s ca lab le  w it h   th e   g r o w i n g   s ize  o f   t h p r o b lem .   Z h ao   et   al.   [ 1 6 ]   p r o p o s ed   t h r ea d   m i g r atio n   tec h n iq u to   r ed u ce   p ea k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 864     I J R E S   V o l.  7 ,   No .   1 Ma r et   2 0 1 :   4 8     56   50   te m p er atu r a n d   t h er m al   v ar i an ce   i n   3 m u lti - co r p r o ce s s o r   an d   s tac k e d   D R A M.   T h is   tech n iq u r ed u ce s   p ea k   te m p er atu r o f   p r o ce s s o r ,   o n   av er ag e,   b y   4 . 7   º C   an d   th er m al  v ar iaio n   b y   4 . 4 8   º C .   C er tain   D y n a m ic   P o w er   Ma n a g e m e n t   ( DP M)   an d   D y n a m ic  Vo ltag a n d   Fre q u e n c y   Scalin g   ( DV FS )   tech n iq u es   to   co n tr o th e   te m p er atu r h a v b ee n   p r o p o s ed   b y   v ar io u s   r esear c h er s .   DVF b ased   te m p er atu r e   co n tr o m eth o d   th at  p r ed icts   th lo ca te m p er atu r o f   c h ip   an d   p er f o r m s   th v o lta g o r   f r eq u en c y   s ca li n g   ac co r d in g l y   w a s   p r o p o s ed   b y   L ee   et  al.   [ 1 7 ] .   B aa ti  an d   Mic h el  [ 1 8 ]   p r o p o s ed   a   DVFS - DP b ased   te m p er atu r a w ar tec h n iq u to   ad d r ess   th t h er m a p r o b lem s ,   u s in g   s o m h eu r i s tic s .   T h is   s t u d y   e x p lo r es   th ab ilit y   o f   f a ir n es s   b ased   tech n iq u es to   alle v iate  t h er m al  i s s u es i n   r ea l - ti m e m b ed d ed   s y s te m s .         3.   I NT RO D UCT I O T O   F AI RNES S   T h co n ce p o f   f a ir n es s   i s   c lo s el y   r elate d   to   t h at  o f   f lu i d   s ch ed u le   w h er tas k   co m p letes  its   ex ec u t io n   ti m w i th   u n i f o r m   r ate  in   its   d ea d lin e.   A   tas k   T i   at   an y   ti m ex ec u tes  e x ac tl y   f o r               ti m u n its ,   w h er       is   u til izatio n   f ac to r   o f   tas     .   Ho w e v er ,   1 0 0 f lu id   s ch ed u li n g   is   n o p o s s ib le  b ec au s p r o ce s s o r   r u n s   eit h er   at  f u ll  ca p ac it y   o r   ze r o .   Mo r eo v er ,   p r o ce s s o r   ca n n o e x ec u te  m u ltip le  ta s k s   at  an y   g i v en   ti m e.   Hen ce ,   f air n es s   is   u s ed   to   ac h iev m a x i m u m   p o s s ib le  b eh av io u r   o f   th f lu id   s c h ed u le.   Fai r n ess   i s   p r ac ticall y   ac h iev ed   b y   co n tr o llin g   t h t ask   e x ec u t io n   a n d   r estrictin g   its   d ev iatio n   f r o m   th f l u id   ( id ea l)   b eh av io u r .   T h d ev iatio n   o r   d if f er e n ce   b et w ee n   id ea a n d   p r ac tical  ex ec u tio n   o f   ea ch   ta s k   is   m ea s u r ed   w it h   t h h elp   o f   a   lag   f u n ctio n .   T h lag   f o r   tas k   T i   at  tim t i s   d ef i n ed   as:                                                                                     ( 1 )     W h er             r ep r esen ts   t h to tal  e x ec u ted   ti m o f   tas k   at  t i m     in   a n   id ea s y s te m .       is   t h r ea l   s ch ed u le  f u n ct io n ,                   1   m ea n s   th at  task   is   s c h ed u led   in   th s lo w h ile,                 0   s h o w s   t h at  ta s k   is   n o t sch ed u led   o v er   th s lo t.   T h co n ce p o f   f air n es s   i s   il lu s tr ated   in   Fi g u r 1   w h er tas k ,   w it h   u t ilizatio n   f ac to r   0 . 5   an d   d ea d lin 1 0 ,   is   s ch ed u led   o n   s in g le  p r o c ess o r   f ir s w it h   th e   h elp   o f   E DF  ( E ar lies Dea d lin First)  s c h ed u li n g   an d   t h en   w it h   f air n es s   b ased   s ch ed u li n g   al g o r ith m .   W h en   E DF  i s   u s ed ,   t h tas k   i s   co m p le ted   in   th e   f ir s t   f i v e   s lo ts   o f   t h s ch ed u li n g   d u r atio n .   On   o t h er   h a n d ,   th f air n es s   b ased   alg o r ith m   s c h ed u le s   t h task   p r o p o r tio n al  to   its   u tili za tio n   f ac to r   o r   clo s to   th f l u id   s c h ed u le.   Fo r   e x a m p le,   w h e n   8 ,   it  e x ec u t es  4   u n its   w h ic h   i w o u ld   h a v co n s u m ed   in   ca s o f   f l u id   s c h ed u le.   Ho w e v er ,   f air n e s s   is   ac h ie v ed   at  t h co s o f   s o m e x tr a   p r ee m p ti o n s   as  s h o w n   in   Fig u r 1 .         Fig u r e   1 .   E DF a n d   Fair n e s s   b ased   s ch ed u lin g       Dif f er en al g o r ith m s   b ased   o n   f air n es s   u s d if f er en v al u o f   lag .   Fo r   ex a m p le,   P Fair   an d   DP - Fair ,   t w o   f air n e s s   b ased   o p ti m al  al g o r ith m s   f o r   m u ltip r o ce s s o r   s y s te m s ,   r eq u ir d i f f er e n a m o u n o f   f a ir n es s   b y   ask i n g   f o r   d if f er en v al u o f   l ag   f u n ctio n   at  d i f f er en ti m e.   T h ese  t w o   w er ch o s e n   f o r   co m p ar i s o n   w i th   E D in   th is   i n v e s ti g atio n ,   a n d   ar b r ief l y   d escr ib ed   b elo w .     P r o p o r tio n al - Fair   ( P Fair )   w a s   p r o p o s ed   b y   B ar u a h   et  al.   [ 7 ]   in   1 9 9 6 .   I r estricts  th v a lu o f   lag   f u n ctio n ,   d ef in ed   i n   ( 1 ) ,   to   b less   th a n   o r   eq u al  to   o n f o r   al v alu o f   ti m an d   f o r   ea ch   task .   P Fair   p er f o r m s   th s c h ed u lin g   o f   ta s k s   o n   th e   p r o ce s s o r s   s u c h   t h at  at   an y   g iv en   ti m t,  t h ac c u m u lated   t i m allo ca ted   to   a   task         w it h   u tili za tio n   f ac to r         is   eit h er                   o r                 .   I n   o t h er   w o r d s ,   in   P Fair   ta s k   m a y   n o b e   m o r t h a n   q u an t u m   le n g t h   a w a y   f r o m   its   id ea l e x ec u t io n   i n   th f l u id   s y s te m   at  an y   ti m e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R E     I SS N:  2089 - 4864       Th erma l A n a lysi s   o f F a ir   S ch ed u lin g   in   R ea l - time  E mb ed d ed   S ystems   ( Ta yy a b a   B o k h a r i )       51   Dea d lin P ar titi o n ed   Fair   ( D P - Fair )   [ 8 ]   co m b i n es  t h n o ti o n   o f   f l u id   s c h ed u li n g   w it h   t h o n o f   d ea d lin p ar titi o n i n g   to   s till   g u ar a n tee  o p ti m a lit y   w h ile  l o w er in g   t h p r ee m p tio n s   t h a n   P Fair .   I r elax es     th r eq u ir e m e n o f   lag   w h ile  s till   en s u r i n g   th o p ti m alit y .   I n   DP - Fair ,   th v a lu o f   lag   s h o u ld   b less   t h an   o r   eq u al  to   1   o n l y   at  th ti m o f   a r r iv al  o f   tas k s   i n   t h s y s te m .       4.   SI M UL AT I O M O DE L   T o   ev alu ate  t h p o ten tial  o f   s c h ed u li n g   al g o r ith m s ,   s i m u la t io n   m o d el   w as   d esi g n ed   w ith i n   w h ic h   s tatis t ical  ap p r o ac h   w as   u s ed ,   b y   test in g   t h e m   o v er   s ig n i f ic an n u m b er   o f   tas k   s ets.   T h s i m u latio n   m o d el  is   s h o w n   in   F ig u r 2 .             Fig u r 2 .   Si m u latio n   Mo d el       T h m o d el  co n s i s ts   o f   ta s k   g e n er ato r ,   s ch ed u li n g   s i m u lato r   Si m u latio n   T Oo f o r   R ea l - t i m e   Mu lti - p r o ce s s o r   s c h ed u li n g   ( ST OR M)   [ 1 9 ]   an d   te m p er atu r m o d elli n g   s i m u lato r   An al y tical  m o d el  o f   T em p er atu r in   M icr o p r o ce s s o r s   ( A T MI )   [ 2 0 ] .   T h task   s ets   ar p r o d u ce d   r an d o m l y   u s i n g   th ta s k   s et   g en er ato r   u n d er   d i f f er en co n s tr ain t s ,   s e b y   th e   u s er .   R o g er   Stan f o r d 's  r an d f i x ed s u m   [ 2 1 ]   is   th e   co r o f   th tas k   g e n er ato r   th at  g e n er at es  f ix ed   n u m b er   o f   r an d o m   r ea v alu es  w i th i n   an   i n ter v a [ a,   b ] .   T h task   s et   g en er ato r   ta k es  t h r ee   i n p u t s t o tal  u tili za tio n   f ac to r   U,   n u m b er   o f   tas k s   i n   ea c h   ta s k   s et  an d   s e o f   p er io d s   Sp .   A o u tp u i g iv e s   co u p l es  o f   ( C i   ,   P i )   an d   L ea s C o m m o n   M u ltip le  ( L C M)   o f   Sp   i.e .   h y p er   p er io d   ( HP ) ,   w h er C i   is   w o r s t - ca s ex ec u t io n   ti m o f   task   a n d   P i   d en o tes  its   p er io d   w h ic h   is   eq u al   to   th d ea d lin D i E ac h   tas k   h a s   u til izatio n   f ac t o r   o f            = C i   /D i .   T ask   s ets  ar g iv e n   to   th s i m u latio n   to o ST OR in   th f o r m   o f   XM L   f iles .   An   XM L   f il g iv es  al l   th i n f o r m atio n   ab o u tas k   s et  p ar am eter s ,   s c h ed u li n g   alg o r it h m   an d   h ar d w ar p ar a m eter s .   ST OR s i m u la te s   th XM L   f i le  o v er   th s p ec i f i s ch ed u li n g   p o lic y   an d   g i v e s   p o w er   s tat is tic s   o f   th co r at  ea ch   s ch ed u li n g   ev en t,  t h at  ar s to r ed   in   tex t f i l es.   T h p o w er   p r o f ile  in   th f o r m   o f   t ex f iles   ar u s ed   w it h   ch ip   p ar a m eter s   in   t h th e r m al  to o A T MI   to   g en er ate  es ti m ated   th er m al  p r o f ile  o f   ea ch   co r in   t h ar ch i tectu r e.   A ll  th er m al  p r o f iles   g en er ated   b y   A T MI   ar r elativ to   a m b ie n te m p er atu r e.   A T MI   w as  u s ed   f o r   t w o   la y er   m o d el  o f   t h ch ip   MP C 5 5 1 7 E     ( f r o m   Fre escale  I n c) .   T h AT MI   m o d el  o f   p h y s ical  ar ch itectu r is   g i v en   in   Fig u r 3 .   A T MI   ca lcu lates   th d y n a m ic  p r o g r ess io n   o f   t h te m p er atu r at   la y er   1 .   T h c h ip   la y o u u s ed   a n d   its   th er m a l c h ar ac ter is tic s   ar th o s t h at  ar p r esen ted   in   [ 1 8 ] .   T h ese  ch ip   p ar a m eter s   ar g iv en   i n   T ab le  1 .           Fig u r 3 .   Mo d el  o f   ch ip   u n d er   A T MI   [ 2 2 ]       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 864     I J R E S   V o l.  7 ,   No .   1 Ma r et   2 0 1 :   4 8     56   52   T ab le  1 .   C h ip   p ar am eter s   f o r   A T MI   [ 1 7 ]   P a r a me t e r   V a r i a b l e   V a l u e   L a y e r   1   t h i c k n e ss   z 1   3e - 4   ( m)   L a y e r   2   t h i c k n e ss   d   =   z 2   -   z 1   4e - 4   ( m)   L a y e r   1   t h e r mal   c o n d u c t i v i t y   k 1   1 4 8   ( W / mK )   L a y e r   2   t h e r mal   c o n d u c t i v i t y   k 2   3 6 0   ( W / mK )   L a y e r   1   t h e r mal   d i f f u s i v i t y   α 1   87e - 6   ( m 2 / s)   L a y e r   2   t h e r mal   d i f f u s i v i t y   α 2   1 0 6 . 5 6 e - 6   ( m 2 / s)   C o n d u c t a n c e   b / w   l a y e r   1   a n d   l a y e r   2   h 1   5 0 0   ( W / m 2 K)   C o n d u c t a n c e   b e t w e e n   l a y e r   2   a n d   a m b i e n t   h 2   5 0   ( W / m 2 K)   W i d t h   L   6e - 3   ( m)       B o th   ST OR an d   A T MI   w er u s ed   s u c h   t h at  ST OR M   r ea d s   p o w er   s tate s   o f   co r e s   at  ea c h   s ch ed u lin g   ev e n d ef i n ed   b y   ST OR w h ile  A T MI   p r o v id es  an   esti m ate  o f   te m p er at u r f o r   ea ch   co r e   in     th ar ch itect u r e.   C o n s eq u e n tl y ,   t h is   co - s i m u latio n   en v ir o n m en g av b o t h   t h d y n a m ic  ac tiv it y   at  ea c h   co r e   ( ST OR M)   an d   th d y n a m ic  e v o lu tio n   o f   co r e‟ s   te m p er at u r ( A T MI ) .       5.   RE SU L T S   T h r esu lts   o f   s i m u latio n   p r o ce s s   ar p r esen ted   to   ascer tain   th e f f icie n c y   o f   f air n es s   b ased   tech n iq u es.  T h s i m u la tio n s   w er p er f o r m ed   u s in g   lar g e   d ata  s et  w i th   v ar iab le  to tal  u tili za t io n   f ac to r   U,   w h ile  co n s id er in g   ar ch i tectu r es  co m p r is i n g   o f   s i n g le  c o r e,   2 - co r es  an d   4 - co r es.  Fair n e s s   b ased   P Fair   an d     DP - Fair   ar f ir s co m p ar ed   w it h   E D in   s i n g le  p r o ce s s o r .   A lt h o u g h   P Fair   a n d   DP - F air   ar d esig n ed   f o r   m u ltip r o ce s s o r   p latf o r m s ,   th e s alg o r ith m s   w er also   test ed   f o r   s in g le  p r o ce s s o r ,   b ec au s th co n test i n g   E DF  is   k n o w n   f o r   o p ti m al  p er f o r m an ce   f o r   s i n g le  p r o ce s s o r   en v i r o n m e m en an d   co m p ar is io n   in   t h co n te x o f   te m p er atu r w as  w e ll  d eser v e d . .   I n   th p lo ts   s h o w n   a h ea d ,   th x - a x is   r ep r esen t s   ti m u n its   i n   m illi s ec o n d s   an d   y - a x is   r ep r ese n ts   t h te m p er atu r i n   d e g r ee   ce n t ig r ad e.   T h th er m al  p r o f i le  g e ts   s tab le  af ter   ar o u n d   in i tial   2 0 0   m s   an d   r e f lects   th e   b eh a v io u r   o f   s c h ed u lin g   al g o r it h m s .   T h r esu lt s   s h o w   t h at  f air n e s s   b ased   alg o r it h m s   g en er all y   s h o w   les s   v ar iatio n s ,   lo w er   a v er ag e   te m p er at u r a n d   f e w er   te m p er at u r p ea k s   at   d if f er en t   v a lu e s   o f   u tili za t io n   f ac to r .   a)   Sin g le  P ro ce s s o r:   I n   ca s o f   s in g le   p r o ce s s o r ,   th e   t h er m al  p r o f i les  ar e   s h o w n   i n   F ig u r e   4   an d     Fig u r 5   w h er t h p r o ce s s o r   is   o cc u p ied   w it h   3 0 an d   8 0 w o r k lo ad   r esp ec tiv el y .   T h p lo ts   s h o th at  DP - Fair   g iv e s   ar o u n d   2   o C   lo w er   te m p er at u r th a n   E DF  w h ile  P Fair   g i v es  r elativ e l y   s tab ilize d   th er m a l b eh av io u r   th a n   E DF a n d   g i v es a   s tab le  p r o f ile.           Fig u r 4 .   Sin g le  p r o ce s s o r : T h er m al  p r o f ile  at  3 0 w o r k lo ad   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R E     I SS N:  2089 - 4864       Th erma l A n a lysi s   o f F a ir   S ch ed u lin g   in   R ea l - time  E mb ed d ed   S ystems   ( Ta yy a b a   B o k h a r i )       53       Fig u r 5 .   Sin g le  p r o ce s s o r : T h er m al  p r o f ile  at  8 0 w o r k lo ad       b)   M ultipro ce s s o ( 2 - c o re ) :   Fi g u r 6   an d   Fi g u r 7   s h o w   th th er m al  p r o f ile  o f   2 - co r p r o ce s s o r   at  3 0 % a n d   7 0 w o r k lo ad   r esp ec tiv el y .           Fig u r 6 .   T w o - co r p r o ce s s o r : T h er m al  p r o f ile  at  3 0 w o r k l o ad           Fig u r 7 .   T w o - co r p r o ce s s o r : T h er m al  p r o f ile  at  7 0 w o r k l o ad   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 864     I J R E S   V o l.  7 ,   No .   1 Ma r et   2 0 1 :   4 8     56   54   c)   M ultipro ce s s o 4 - co re :   Fig u r 8   an d   Fi g u r 9   s h o w   t h t h e r m al  p r o f ile  o f   4 - co r p r o ce s s o r   at  3 0 an d   6 0 w o r k lo ad   r esp ec tiv el y .           Fig u r 8 .   Fo u r - co r p r o ce s s o r : T h er m al  p r o f ile  o f   at  3 0 w o r k lo ad           Fig u r 9 .   Fo u r - co r p r o ce s s o r : T h er m al  p r o f ile  at  6 0 w o r k l o ad       I n   ca s o f   m u ltip r o ce s s o r   en v i r o n m e n t,  th t h er m al  p r o f ile s   w er o b tain ed   w ith   v ar iab le  p er ce n tag e s   o f   w o r k lo ad .   T h p lo ts   s h o w   t h at  o n ce   ag ai n   DP - Fair   g iv e s   lo w er   av er a g te m p er atu r es  h e n ce   av o id   te m p er atu r p ea k s .   I g i v es   a r o u n d   2   o C - o C   lo w er   te m p er at u r th a n   g lo b al  E D F. A lt h o u g h ,   P Fair   g iv e s   h ig h er   v alu o f   av er a g te m p er atu r th an   DP - Fair   b u it   s h o w s   s tab le  t h er m al  p r o f ile  as  co m p ar to     th g lo b al  E DF.   A lt h o u g h ,   P Fair   a n d   DP - Fa ir   ar o p ti m al  al g o r ith m s   f o r   m u ltip r o ce s s o r   ca s es  b u i n   th i s   w o r k   th e s e   alg o r ith m s   h av e   b ee n   co m p ar ed   w i th   g lo b al  E D o n l y   at  t h u tili za t io n   f ac to r   v alu e s   wh er t h g lo b al  E D F   p r o v id es  f ea s ib le  s o l u tio n s   i.e .   ( m +1 ) /2   w h er m   is   th e   n u m b er   o f   p r o ce s s o r s .   Her t h e   ter m   g lo b al  r e f er s   g lo b al  s c h ed u li n g   f o r   m u ltip r o ce s s o r ,   in   w h ic h   s in g le   s y s t e m - w id q u e u o f   r ea d y   ta s k s   is   m a in ta in ed   a n d   task s   ar ex tr ac ted   at  r u n - t i m e   to   b s ch ed u led   at  av ailab le  p r o ce s s o r .   T h av er ag co r tem p er at u r in cr ea s e s   w it h   t h i n cr ea s i n   t h n u m b er   o f   co r es  a th e   s a m p er ce n ta g w o r k lo ad .   A 3 0 w o r k lo ad ,     th co r tem p er at u r in   ca s o f   s in g le  p r o ce s s o r   is   ar o u n d   5 5   o C   w h ich   r is e s   to   7 0   o C   in   ca s o f     f o u r - p r o ce s s o r   s y s te m .       6.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   i n v e s ti g ates   s c h ed u lin g   s o lu tio n s   to   t h er m a is s u e s   in   r ea l - t i m e m b ed d ed   s y s te m s   t h at   o cc u r   m a i n l y   b ec au s o f   h ig h   p o w er   d en s itie s   in   m icr o p r o ce s s o r   s y s te m .   Fo r   b ac k g r o u n d ,   s o f t w ar b ased   s o lu tio n s   at  r ea l - ti m o p er atin g   s y s te m   lev el  ar d is c u s s e d   w it h   th eir   ab ilit y   to   r eso lv th er m al  i s s u es  at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R E     I SS N:  2089 - 4864       Th erma l A n a lysi s   o f F a ir   S ch ed u lin g   in   R ea l - time  E mb ed d ed   S ystems   ( Ta yy a b a   B o k h a r i )       55   d esig n   ti m e.   Fair n e s s   b ased   al g o r ith m s   w er a n al y s ed   as   t o o to   co u n ter   t h e s is s u es.  I n   liter atu r e,   f air n ess   is   p r ed o m i n a n tl y   u s ed   as  to o to   ac h iev o p ti m ali t y   i n   m u lt ip r o ce s s o r   alg o r ith m s   b u th i s   w o r k   h a s   h ig h li g h ted   its   p r o p er ties   in   co n tr o llin g   th er m al  p r o b lem s .   A   s i m u latio n   b ased   co m p ar is o n   o f   t w o   f air n es s   b ased   alg o r ith m s   ( P Fair   an d   DP - Fair )   w a s   m ad w it h   th m o s co m m o n l y   u s ed   E DF  alg o r ith m   o n   u n ip r o ce s s o r   a s   w ell  a s   m u l tip r o ce s s o r   s y s te m s   u n d er   v ar y in g   u tili za tio n   f ac to r .   T h r esu lt s   s h o w   t h at   f air n e s s   b ased   alg o r it h m s   s h o w   s ig n i f ica n r ed u ct io n   i n   a v er ag o p er atin g   te m p er at u r e,   p ea k   te m p er atu r e   an d   t h er m al   v ar ia tio n s   o n   t h co r in   b o th   ca s e s .   DP - Fair   r e d u ce s   t h a v er a g te m p er atu r b y   o C - o C   a n d   en ab les  les s   te m p er atu r v ar iatio n s .   P Fair   s h o w s   t h b est  b eh av io u r   ag ai n s th er m al  v ar i atio n s   a m o n g   t h ese   alg o r ith m s .   I n   ad d itio n ,   th p atter n   o f   t h r esu l ts   is   g e n er all y   co n s i s te n f o r   d if f er en s ets  o f   task   p er io d s   an d   u tili za t io n   f ac to r s .       RE F E R E NC E   [1 ]   S .   Bo rk a r,   T h o u sa n d   c o re   c h i p s:  A   tec h n o lo g y   p e rsp e c ti v e ,   in   P r o c .   4 4 t h   A n n u a l   De sig n   Au to m a ti o n   C o n f .   (DA C0 7 ),   A CM   P re ss ,   Ne w   Yo rk ,   p p .   7 4 6 - 7 4 9 ,   2 0 0 7 .   [2 ]   R.   V isw a n a th ,   V .   W a k h a rk a r,   A.  W a t w e ,   a n d   V.  L e b o n h e u r,   T h e rm a P e rf o r m a n c e   Ch a ll e n g e f ro m   S il ico n   t o   S y st e m s,” In tel  T e c h n o lo g y   Jo u rn a l,   Q3 ,   2 0 0 0 .   [3 ]   M .   S a n tari n i,   T h e r m a in teg rit y A   m u st  f o lo w - p o w e IC  d ig it a d e sig n .   EDN,  p p .   3 7 - 4 2 ,   S e p tem b e 2 0 0 5 .   [4 ]   A . K.  Co sk u n ,   T .   S   Ro sin g ,   K.  M ih ic,  Y.  L e b leb ici  a n d   G .   D e   M ich e li .   A n a l y sis   a n d   o p ti m iza ti o n   o f   M P S o C   re li a b il it y ,   Jo u rn a o f   L o w   P o w e El e c tro n ics   (JO L P E) ,   v o l . 2   n o . 1 ,   p p . 5 6 - 6 9 ,   A p ril   2 0 0 6 .   [5 ]   W .   L iao ,   L .   He   a n d   K.  L e p a k   ,   T e m p e r a tu re   a n d   su p p ly   v o lt a g e   a wa re   p e r f o r m a n c e   a n d   p o w e m o d e ll i n g   a m icro   a rc h it e c tu re   lev e l, "   IEE T ra n sa c ti o n o n   C o m p u ter - A id e d   De sig n   o f   In teg ra ted   Circu it s an d   S y ste m s,  v o l.   2 4   ,   n o . 7 ,   p p .   1 0 4 2     1 0 5 3 ,   2 0 0 5 .   [6 ]   F a il u re   M e c h a n ism s an d   M o d e ls   f o S e m ico n d u c to De v ice s,” JEDEC  P u b li c a ti o n   JE P 1 2 2 C.   [7 ]   N.C. G .   P lax to n ,   S .   Ba ru a h   a n d   D.V a rv e l,   P ro p o rti o n a te  p ro g re ss a   n o ti o n   o f   f a irn e ss   in   re so u rc e   a ll o c a ti o n ,   A l g o rit h m ica ,   1 5 ,   p p .   6 0 0 - 6 2 5 ,   1 9 9 6 .   [8 ]   G .   L e v in ,   S h e lb y   F u n k ,   Ca it li n   S a d o w sk i,   Ia n   P y e ,   a n d   S c o tt   Bra n d t,   D P - f a ir:   si m p le  m o d e fo u n d e rsta n d i n g   o p ti m a m u lt ip ro c e ss o sc h e d u l in g ,   in   P ro c .   2 2 n d   E u ro m icro   Co n f .   o n   Re a l - T i m e   S y ste m s,  p p .   3 1 3 ,   2 0 1 0 .   [9 ]   HP   C o rp o ra ti o n ,   I n tel  Co r p o ra t io n ,   M icro s o f Co rp o ra ti o n ,   P h o e n ix   T e c h . ,   L td . ,   a n d   T o sh ib a   Co rp o ra ti o n . ,   A d v a n c e d   Co n f ig u ra ti o n   a n d   P o w e In terf a c e   S p e c i f ica ti o n ,   [ On li n e ] .   A v a il a b le h tt p : // ww w . a c p i. in fo   [1 0 ]   A .   K.  Co s k u n ,   T .   S .   Ro sin g   a n d   K.  W h isn a n t,   T e m p e r a tu re   a w a r e   tas k   sc h e d u li n g   in   M P S o Cs,”   i n   P ro c .   De sig n ,   A u to m a ti o n   a n d   T e st i n   E u ro p e   C o n f e re n c e   a n d   Ex h ib it io n   (DA T ‟0 7 ),   p p .   1 - 6 ,   2 0 0 7 .   [1 1 ]   A .   K.  Co sk u n ,   T .   S .   Ro sin g ,   K.  W h isn a n a n d   K.  C.   G ro ss ,   Te m p e ra tu re - a w a r e   M P S o sc h e d u li n g   f o re d u c in g   h o t   sp o ts  a n d   g ra d ien ts,   i n   P r o c .   A sia   a n d   S o u t h   P a c if ic  De s ig n   A u to m a ti o n   Co n f e re n c e   (A S P - DA „0 8 ),     p p .   4 9 - 5 4 ,   2 0 0 8 .   [1 2 ]   R.   Ja y a se e lan   a n d   T .   M it ra ,   T e m p e ra tu re   a wa re   sc h e d u li n g   f o e m b e d d e d   p ro c e ss o rs,”  in   P ro c .   2 2 n d   I n tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   V L S De sig n ,   p p .   5 4 1 - 5 4 6 ,   2 0 0 9 .   [1 3 ]   F .   M u las ,   M .   P it ta u ,   M .   B u tt u ,   S .   Ca rta,  A .   A c q u a v iv a ,   L .   Be n in i ,   D.  A ti e n z a   a n d   G .   D.  M i c h e le,  T h e r m a l   b a lan c in g   p o li c y   f o stre a m in g   c o m p u ti n g   o n   m u lt ip ro c e ss o a rc h it e c tu re s,”  in   P r o c .   De sig n ,   A u to m a ti o n   a n d   T e st  in   Eu ro p e   Co n f e re n c e   a n d   Ex h ib it io n   (DA T ‟0 8 ),   p p .   7 3 4 - 7 3 9 ,   2 0 0 8 .   [1 4 ]   A .   M e rk e l,   F .   Be ll o sa   a n d   A .   W e iss e l,   Ev e n t - d riv e n   t h e rm a m a n a g e m e n in   S M P   sy ste m s,”i n   P r o c .   S e c o n d   W o rk sh o p   o n   T e m p e ra tu re Aw a r e   Co m p u ter S y ste m s (T ACS  ' 0 5 , 2 0 0 5 .   [1 5 ]   T .   Ch a n te m ,   R.   P .   Dic k   a n d ,   X .   S .   Hu ,     T e m p e ra tu re - a wa re   sc h e d u li n g   a n d   a ss ig n m e n f o r   h a rd   re a l - ti m e   a p p li c a ti o n o n   M P S o Cs,”   in   P r o c .   De sig n ,   A u to m a ti o n   a n d   T e st  in   Eu r o p e   Co n f e re n c e   a n d   Ex h ib it io n   (DA T ‟0 8 ),   p p . 2 8 8 - 2 9 3 ,   2 0 0 8 .   [1 6 ]   Da li   Zh a o ,   H.  Ho m a y o u n   a n d   A .   V .   V e id e n b a u m ,   T e m p e ra tu re   a w a re   th re a d   m i g ra ti o n   in   3 a rc h it e c tu re   w it h   sta c k e d   D R A M ,   In tern a ti o n a S y m p o siu m   o n   Qu a li ty   El e c tro n ic  De sig n   (IS QED),  S a n ta  Clara ,   C A ,   2 0 1 3 ,     p p .   8 0 - 8 7 .   [1 7 ]   W .   C.   Jo n g   S u n g   L e e   a n d   Ke v in   S k a d ro n ,   P re d ictiv e   tem p e ra tu r e - a w a re   d v fs,”  IEE T r a n s.  Co m p u ters ,   p p   1 2 7 - 1 3 3 ,   2 0 1 0 .   [1 8 ]   K.  Ba a ti   a n d   M .   A u g u in ,   " T e m p e ra tu re - a w a r e   DV F S - DPM   f o re a l -   ti m e   a p p li c a ti o n u n d e v a riab le  a m b ien tem p e r a tu re , "   In d u strial  Em b e d d e d   S y ste m (S IES ), 8 t h   IEE I n t e rn a ti o n a S y m p o siu m ,   v o l.   1 3 ,   n o .   2 0 ,   p p . 1 9 - 2 1 ,   Ju n e   2 0 1 3 .   [1 9 ]   R.   Uru n u e la,  A .   M .   De p lan c h e   a n d   Y.  T rin q u e t ,   S to rm   -   a   si m u latio n   to o f o re a l - ti m e   m u lt ip ro c e ss o sc h e d u li n g   e v a lu a ti o n ,   in   P r o c .   IEE E   In ter n a ti o n a Co n f e re n c e   o n   Em e rg in g   T e c h n o lo g y   a n d   F a c to ry   A u to m a ti o n ,   ET F A ,   Bil b a o ,   p p . 1 - 8 ,   2 0 1 0 .   [2 0 ]   P .   M ich a u d   a n d   Y.   S a z e id e s,  A TM I:  a n a ly ti c a m o d e o f   tem p e r a tu re   in   m i c ro p ro c e ss o rs” ,   p p . 1 2 - 2 1 ,   2 0 0 8 .   [21]   R.   S taf f o rd .   Ra n d o m   v e c to rs  w it h   f ix e d   su m .   [ On li n e A v a il a b le  h tt p : // ww w . m a th w o rk s.co m / m a tl a b c e n tral/f il e e x c h a n g e /9 7 0 0 ,   2 0 0 6 .   9 8 ,   1 9 8 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4 864     I J R E S   V o l.  7 ,   No .   1 Ma r et   2 0 1 :   4 8     56   56   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       T a y y a b a   Bo k h a ri   re c e i v e d   h e BS   d e g re e   in   Co m p u ter  En g in e e rin g   a n d   M S   in   El e c tri c a l   En g in e e rin g   f ro m   COMS AT S   In stit u te   o f   In f o rm a ti o n   a n d   T e c h n o l o g y   (CII T ),   L a h o re ,   P a k istan   i n   2 0 1 0   a n d   2 0 1 5   re sp e c ti v e l y .   S h e   is  se rv in g   Un iv e rsity   o f   L a h o re   (UO L ),   L a h o re ,   a s   a n   A ss istan t   P ro f e ss o o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   sin c e   M a rc h   2 0 1 3 .   He re se a rc h   in tere st   in c lu d e   re a l - ti m e   e m b e d d e d   s y ste m s,  c o n tex t - a wa re   c o m p u ti n g   i n   m u lt ico re   s y ste m s,  c o m p u ter  a rc h it e c tu re ,   m u lt i - c o re   sc h e d u li n g .           S a jj a d   H.  S h a m re c e iv e d   h is  B. S c .   d e g re e   in   El e c tri c a E n g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsit y   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y   (UE T ),   Lah o re ,   P a k istan   i n   1 9 8 6 .   He   g o h is  P h . D.  d e g re e   in   El e c tro n ic  S y ste m s   En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsit y   o f   Esse x ,   Co lch e ste r,   UK   in   2 0 0 0 .   He   h a n e a rly   th re e   d e c a d e o f   n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a e x p e rien c e   in   u n iv e rsity   tea c h in g   a w e ll   a a c a d e m ic  a n d   in d u strial   re se a rc h .   He   h a se r v e d   M o to ro l a   UK   a 3 G   W ir e les Re se a rc h   En g in e e r.     He   w a o n   fa c u lt y   a t   No rth u m b ria  Un iv e rsit y ,   Ne w c a s tl e - u p o n - T y n e ,   UK   f o se v e n   y e a rs  a n d   a lso   a UET   L a h o re   f o e ig h y e a r s.  S in c e   Oc 2 0 0 9 ,   h e   i w it h   Un iv e rsit y   o f   M a n a g e m e n a n d   T e c h n o lo g y   (UMT ),   L a h o re ,   a P ro f e ss o o f   El e c tri c a En g in e e rin g .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   w irele ss   n e t w o rk a n d   d e v ice s,  e v o lu ti o n a ry   c o m p u ti n g ,   m u lt i - a g e n s y ste m s,  e le c tro n ic  c o m p o n e n ts,   sm a rt - g rid   a n d   re n e w a b l e   e n e rg y .   H e   h a a u th o re d   se v e ra re se a rc h   p a p e rs  a n d   a lso   h o ld a n   in tern a ti o n a p a ten in   3 tele c o m s.         F a rh a n   Ha se e b   re c e iv e d   h is  BS   d e g re e   in   Co m p u ter  En g in e e f ro m   C OMS AT S   In stit u te  o In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y   (CIIT ),   L a h o re ,   P a k istan   in   2 0 0 9 .   He   is  c u rre n tl y   se rv in g   in   Ex p o n e n t o   P v t.   L td . ,   L a h o re ,   a S ta ff   S o f t wa re   En g in e e r.   His  w o rk   in c lu d e th e   Big   Da ta,  D a tab a se s,  C lo u d   b a se d   s y ste m   in f ra stru c tu re ,   A p p li c a ti o n   a rc h it e c tu re ,   d a ta  a n a ly sis,  L in u x   b a se d   se rv e m a n a g e m e n a n d   e n terp rise   w e b   a p p li c a ti o n .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.