I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   3 J u n e   201 8 ,   p p .   1 7 9 8 ~ 1 8 0 4   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 3 . p p 1 7 9 8 - 1804          1798       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 JE C E   Dy na m ic  Freq ue ncy  Scaling  Rega rding  Me m o ry  f o   Energ y  Eff icie ncy  of E m bedd ed Sys te m s       J un ha   K i m ,   M o o nju  P a rk   De p a rte m e n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   In c h e o n   Na ti o n a Un iv e rsity   In c h e o n ,   Ko re a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   N o v   8 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J an   1 1 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J an   1 8 ,   2 0 1 8     M e m o r y   si g n if ic a n tl y   a f fe c ts  th e   p o w e c o n su m p ti o n   o f   e m b e d d e d   sy ste m s   a we ll   a p e rf o r m a n c e .   CP f re q u e n c y   sc a li n g   f o p o w e m a n a g e m e n c o u l d   f a il   in   o p ti m izin g   th e   e n e rg y   e ff icie n c y   w it h o u c o n si d e r in g   th e   m e m o r y   a c c e s s.  In   th is  p a p e r,   w e   a n a l y z e   th e   p o w e c o n su m p ti o n   a n d   e n e rg y   e ff ici e n c y   o f   a n   e m b e d d e d   sy ste m   th a su p p o rts  d y n a m ic  s c a li n g   o f re q u e n c y   f o b o t h   C P a n d   m e m o r y   a c c e ss .   T h e   p o w e c o n su m p ti o n   o f   th e   CP U an d   th e   m e m o r y   is  m o d e led   to   sh o w   th a th e   m e m o r y   a c c e ss   r a te a ff e c ts   th e   e n e rg y   e ff icie n c y   a n d   th e   CP f re q u e n c y   se le c ti o n .   Ba se d   o n   th e   p o w e r   m o d e l,   a   m e th o d   f o f r e q u e n c y   s e lec ti o n   is  p re se n ted   t o   o p ti m ize   th e   p o w e e ff ici e n c y   w h ich   is  m e a su re d   u sin g   En e rg y - D e la y   P ro d u c ( EDP ) .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   is  im p lem e n ted   a n d   tes ted   o n   a   c o m m e rc ial  s m a rtp h o n e   t o   a c h iev e   a b o u 3 . 3 %   -   7 . 6 %   e n h a n c e m e n c o m p a rin g   w it h   th e   p o w e r   m a n a g e m e n p o li c y   p ro v id e d   b y   th e   m a n u f a c tu re in   term s o f   EDP .   K ey w o r d :   E m b ed d ed   s y s te m s   E n er g y   e f f icie n c y   Fre q u en c y   s ca li ng   Me m o r y   P o w er   co n s u m p tio n   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 :   Mo o n j u   P ar k ,     Dep ar te m en t o f   C o m p u ter   Sci en ce   an d   E n g i n ee r in g ,   I n ch eo n   Na tio n al  U n i v er s it y ,   1 1 9   A ca d em y   R o ad ,   Yeo n su - g u ,   I n c h eo n ,   Ko r ea   2 2 0 1 2 .   E m ail:  m p ar k @ in u . ac . k r       1.   I NT RO D UCT I O N     D y n a m ic  Vo ltag e/ Fre q u en c y   Scalin g   ( DVF S)  h as  b ee n   u s ed   to   r ed u ce   p o w er   co n s u m p tio n   o f   co m p u ti n g   s y s te m s .   DVF is   tech n iq u t h at  in cr ea s e s   o r   d ec r ea s es  th s u p p l y   v o lta g b y   ad j u s tin g   t h o p er atin g   f r eq u en c y   o f   C M OS  cir cu i ts .   C MO S   cir cu it s   h av e   s tatic   an d   d y n a m ic  p o w er   d is s ip atio n ,   a n d   d y n a m ic  p o w er   d is s ip atio n   i s   th d o m i n a n co m p o n en t   in   C MO [ 1 ] .   Mo s r esear ch   o n   D VFS  tec h n iq u h a s   f o cu s ed   o n   C P DV FS   [ 2 ] ,   [ 3 ]   b ec au s th C P is   t h m o s p o w er - co n s u m in g   d ev ic w h e n   co m p u ter   s y s te m   i s   ac ti v el y   r u n n i n g .   M an y   co n te m p o r ar y   OS s   s u p p o r DVFS  o f   C P U.   L in u x s   cp u fr eq   [ 4 ]   s u b s y s te m   is   an   e x a m p le.   T h f r eq u en c y   s ca l in g   tec h n o lo g y   i s   s u p p o r ted   in   h ar d w ar d ev ices o th er   t h a n   C P s u c h   a s   th GP o r   th m e m o r y   b u s ,   in   s u c h   ca s es  t h o p er atin g   f r eq u e n c y   o f   th d e v ice  ca n   b m an a g ed   b y   t h u s er .   Fo r   ex a m p le,   L i n u x   s y s te m   h as  a   s u b s y s te m   ca lled   d ev fr eq   to   s u p p o r f r eq u e n c y   s ca li n g   o f   d ev ices  o th er   t h a n   C P [ 5 ] .   Nex u s   6   s m ar tp h o n is   co m m er cial  m o b ile   d e v ice  s u p p o r tin g   d ev ice  f r eq u e n c y   s ca li n g ,   w h ic h   allo w s   u s   to   ad j u s t h clo ck   s p ee d   o f   th m e m o r y   b u s   th at  af f ec ts   t h m e m o r y   b an d wid th .   C h an g i n g   th e   f r eq u en c y   to   ac ce s s   m e m o r y   g iv e s   u s   a n o th er   o p tio n   to   m an a g th p o w er   co n s u m p tio n   o f   e m b ed d ed   s y s te m s .   A tte m p t s   to   m a n a g t h p o w e r   co n s u m p tio n   o f   m e m o r y   ac c ess   h av b ee n   r ec en t l y   m ad e.   I n   [ 6 ] ,   th e y   p r o p o s ed   DVFS  m et h o d   f o r   DR A b ased   o n   m e m o r y   b an d w id th   u tili za tio n .   T h e y   d e v is ed   b an d w id t h - b ased   f r eq u en c y   s elec tio n   p o lic y   u s i n g   t h eir   f in d i n g   in   ex p er i m en ts   t h at  m e m o r y   late n c y   is   n o s i g n if ican t l y   af f ec ted   b y   t h m e m o r y   f r eq u en c y   at  lo w   b an d w id t h .   B u b ec au s m e m o r y   h ar d w ar w ith   DVFS  s u p p o r w a s   n o av ailab le,   t h e y   e m u lated   f r eq u en c y   s ca li n g   u s in g   ti m i n g   d ela y s .   No   DVF is   s u p p o r te d   b y   D R A s o   f ar   b ec au s s ca li n g   o f   I v o ltag e   o n   DR A a f f ec ts   th s tab ili t y   an d   r eq u ir e s   s i g n if ican h a r d w ar ch a n g e,   b u t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dyn a mic  F r eq u en cy   S ca lin g   R eg a r d in g   Memo r fo r   E n erg E fficien cy   o f   E mb ed d e d   S yste ms   ( Ju n h a   K im )   1799   DFS  ( D y n a m ic   Fre q u e n c y   Sc alin g )   is   p o s s ib le.   I n   [ 6 ] ,   lo w - p o w er   m o d o f   DR AM   b y   DF w as   in tr o d u ce d   to   ac h iev e n er g y   co n s u m p tio n   r ed u ctio n   w ith   li m i ted   h ar d w ar ch a n g e.   T h r esu lt s   o f   [ 7 ]   w er f u r t h er   ex ten d ed   to   co n s id er   b o th   C P an d   D R A M   p o w er   co n s u m p tio n   i n   s er v er   [ 8 ] .   I n   [ 9 ] ,   p o w er   m a n ag e m e n o f   DR A u s in g   b o th   DFS  a n d   l o w - p o w er   s tates  is   m o d eled   an d   s t u d ied   u s in g   s i m u la tio n .   T h j o in s ca lin g   o f   C P an d   DR A f r eq u e n cies  w a s   also   s tu d ied   in   [ 1 0 ]   f o r   s er v er   s y s te m s .   L o w   p o w er   d esig n   o f   SR AM   ca n   b also   co n s id er ed   as in   [ 1 1 ] .   B u t in   t h is   p ap er ,   w f o cu s   o n   DR A p o w er   m an a g e m e n t.    P r ev io u s   w o r k s   r eq u ir h ar d war ch an g es  f o r   m e m o r y   f r eq u en c y   s ca li n g   to   m a n ag e   DR A p o w er   co n s u m p tio n .   I n   th i s   let ter ,   we  p r o p o s p o w er   m a n ag e m e n m et h o d   b y   co m b i n i n g   DV F o f   C P an d   DFS   o f   m e m o r y   b u s .   W s h o w   th a C P an d   m e m o r y   ar clo s el y   r elate d   i n   t h v ie w   o f   e n er g y   e f f icien c y ,   w h ic h   d ep en d s   o n   th n u m b er   o f   m e m o r y   ac ce s s   p e r   i n s tr u cti o n .   Fro m   th r elat io n s h ip ,   w f i n d   an   o p ti m a f r eq u en c y   r atio   b et w ee n   t h C P f r eq u en c y   a n d   th m e m o r y   f r eq u en c y .     T h s tu d y   w as  p er f o r m ed   u s i n g   r ea d ev ice.   T h tar g et  d ev ice  u s ed   in   th i s   s t u d y   is   c o m m er cial   s m ar tp h o n e,   Ne x u s   6 ,   w h ic h   h as  S n ap d r ag o n   8 0 5   C P w it h   3 GB   lp DDR3   SDR A M.   T h C P f r eq u e n c y   ca n   b s et  to   o n o f   1 8   lev els  ( 3 0 0 ,   4 2 2 . 4 ,   6 5 2 . 8 ,   7 2 9 . 6 ,   8 8 3 . 2 ,   9 6 0 ,   1 0 3 6 . 8 ,   1 1 9 0 . 4 ,   1 2 6 7 . 2 ,   1 4 9 7 . 6 ,   1 5 7 4 . 4 ,   1 7 2 8 ,   1 9 5 8 . 4 ,   2 2 6 5 . 6 ,   2 4 5 7 . 6 ,   2 4 9 6 ,   2 5 7 2 . 8 ,   2 6 4 9 . 6   MH z)   an d   th m e m o r y   b u s   f r eq u e n c y   ca n   b s et  to   o n o f   1 3   lev els ( 5 0 ,   7 5 ,   1 0 0 ,   1 5 0 ,   2 0 0 ,   2 5 9 ,   3 0 7 ,   3 9 3 ,   4 6 0 ,   5 2 8 ,   6 6 2 ,   7 9 6 ,   1 0 6 5   MH z) .   T h is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s .   Sectio n   2   ex p lain s   t h p o w er   m o d el  o f   th C P an d   th m e m o r y   th at  is   u s ed   f o r   th an al y s is   o n   th r elatio n s h ip   b et w ee n   th e   C P an d   th m e m o r y   f r eq u e n cies  i n   Sectio n   3 .   T h an al y s is   i n   Sec tio n   3   s h o w s   t h C P f r eq u en c y   a n d   t h e   m e m o r y   f r eq u e n c y   ar clo s e l y   r elate d   i n   ter m s   o f   en er g y   e f f icie n c y .   B ased   o n   th an al y s i s ,   Sectio n   3   p r esen ts   m eth o d   f o r   f r eq u e n c y   s el ec tio n   o f   b o th   th e   C P an d   th m e m o r y .   I n   S ec tio n   4 ,   ex p er im e n tal  r es u lt s   w i th   co m m er cial  s m ar tp h o n o n   w h ich   o u r   f r eq u en c y   s e lectio n   m et h o d   im p le m e n ted   ar p r esen ted .   Fi n all y ,   Sectio n   5   co n cl u d es o u r   w o r k .       2.   P O WE M O DE L   O F   CP AND  M E M O RY   T h p o w er   co n s u m p tio n   o f   t h C P in   e m b ed d ed   s y s te m s   i s   u s u all y   d i v id ed   in to   d y n a m i an d   s tatic   p o w er   [ 1 2 ] .   T h p o w er   co n s u m p tio n   o f   t h C P ca n   b m o d eled   as:                                                                 ( 1 )     w h er     is   co ef f icie n o f   t h e   s w itch in g   ac ti v it y   an d   t h ef f ec ti v ca p ac itan ce ,       is   th o p er atin g   v o ltag e,         is   th C P f r eq u e n c y ,   an d       is   th lea k ag c u r r en t.   R ed u ctio n   in   o p er atin g   v o lta g d ec r ea s es  t h e   d y n a m ic  p o w er   co n s u m p t io n ,   b u in cr ea s es  t h cir cu it  d ela y .   T h r elatio n   b et w ee n   t h o p er a tin g   v o ltag an d   th C P f r eq u e n c y   is   g i v en   b y :           (             )                         ( 2 )     w h er         is   t h r es h o ld   v o lta g w h ic h   i s   m u c h   s m a ller   t h an   t h o p er atin g   v o lta g [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .     E q u atio n   ( 2 )   ca n   b r e w r itte n   as          ,   f r o m   w h i ch   w ca n   r ef o r m u late  E q u atio n   ( 1 )   as:                                                                ( 3 )     w h er     is   v ar iab le  d ep en d in g   o n   th s w itch in g   ac ti v it y   a n d       is   h ar d w ar e - d ep en d en c o n s ta n t.   Fo r   m u ltico r C P Us,  th   p o w er   co n s u m p ti o n   w ill  b g iv e n   b y   s u m m in g   o f   ea ch   co r p o w er ,   th at  is ,             (                   )   w h er     r ep r esen ts   t h co r n u m b er .   S w i tch in g   ac ti v itie s   m a y   d if f er   f r o m   ea c h   o th er .   On   th o t h er   h a n d ,   th p o w e r   co n s u m p tio n   o f   t h D R A M   s y s te m   ca n   b d iv id ed   in to   o p er atio n   p o w er   an d   b ac k g r o u n d   p o w er   [ 6 ] ,   [ 9 ] .   T h o p e r atio n   p o w er   is   th p o w er   r eq u ir ed   to   ex ec u te  m e m o r y   r ea d s   an d   w r ite s .   T h b ac k g r o u n d   p o w er   ac co u n t s   f o r   all  p o w er   co n s u m p tio n   w h e n   th er i s   n o   m e m o r y   ac ce s s .   L o w er in g   t h f r eq u e n c y   to   ac ce s s   m e m o r y   a f f ec ts   t h p o w er   co n s u m p tio n i lo w er s   b ac k g r o u n d   p o w er   lin ea r l y   [ 7 ] .   T h o p er atio n   p o w er   i s   n o af f ec ted   b y   m e m o r y   f r eq u en c y ,   b u t h e n er g y   r e q u ir ed   f o r   m e m o r y   ac ce s s   i n cr ea s es  b ec a u s t h e   ac ce s s   ti m b ec o m e s   lo n g er .   Fo r   th DD R - s er ies  D R AM s ,   th b ac k g r o u n d   p o w er   is   m aj o r   co m p o n e n in   th to tal  DR AM   p o w er   co n s u m p t io n   [ 6 ] .   So   w ass u m e   th at  th o p er atio n   p o w er   ca n   b ig n o r ed   in   o u r   m o d el,   an d   th p o w er   co n s u m p t io n   o f   th m ai n   m e m o r y   i s   m o d eled   as:                                     ( 4 )   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                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   x x     xx   1800       Fig u r 1 .   P o w er   co n s u m p tio n   o f   Nex u s   6   in   id le  s tate  w it h   d if f er en t b u s   f r eq u e n cie s       w h er       is   th m e m o r y   d ev ice   f r eq u en c y ,   an d         is   h ar d w ar e - d ep en d en co n s tan t.  C o m b in in g   E q u atio n s   ( 3 )   an d   ( 4 ) ,   w h a v p o w er   co n s u m p tio n   esti m ati o n :                                                   ( 5 )     ass u m in g   t h C P an d   th m e m o r y   ar th d o m i n ati n g   p o w e r   co n s u m p tio n   d ev ice s .   W h av m ea s u r ed   p o w er   co n s u m p t io n   o f   t h tar g et  d ev ic e,   v ar y in g   t h b u s   f r eq u en c y   w h e n   th e   s y s te m   is   in   id le  s ta te  (       ) .   R esu lt s   ar s h o w n   i n   F ig u r 1 .   B ec au s t h o p er atin g   f r eq u en c y   o f   t h e   SDR A r a n g e s   f r o m   1 6 6 MH to   8 0 0 MH z,   th p o w er   co n s u m p tio n   is   a l m o s u n c h an g ed   b elo w   2 0 0 MH an d   ab o v 7 9 6 MH z.   C h an g i n g   th e   C P f r eq u en c y   f r o m   th lo west  lev el  to   t h h i g h e s le v el  i n   id le  s tate   d o es  n o t   af f ec th p o w er   co n s u m p tio n .   T h p o w er   co n s u m p tio n   at  t h lo w e s b u s   f r eq u en c y   is   ab o u 0 . 3 0 5 W   an d   at   th h i g h est  it  i s   ab o u 0 . 6 2 1 W .   T h d if f er en ce   b et w ee n   t h m ax i m u m   an d   t h m i n i m u m   i s   ab o u 0 . 3 1 6 W   an d                 w h en         is   r ep r esen ted   in   GHz .             Fig u r 2 .   P o w er   co n s u m p tio n   f o r   C P in te n s i v b en c h m ar k   ( o n co r e)       T o   o b tain   th v al u es      an d       w u s ed   cp u b o mb   in clu d ed   in   I s o latio n   B en ch m ar k   Su ite  [ 1 5 ]   th at  f u ll y   u t ilizes   th e   C P a n d   d o es  n o ac ce s s   m e m o r y .   F ig u r e   2   s h o w s   t h p o w er   co n s u m p t io n   o f   cp u b o mb   f o r   d if f er e n C P f r eq u e n cies  w h en   o n l y   o n co r is   u s ed   f o r   t h b en c h m ar k .   Me m o r y   b u s   f r eq u en c y   w as  f i x ed   at  th lo w est  le v el,   s o   w as s u m 0 . 3 0 5 W   is   co n s u m ed   b y   m e m o r y   d e v ice.   R eg r es s io n   an al y s i s   g i v es  u s                 an d               ,   w h ic h   p r o v id esti m atio n   v er y   clo s to   th m ea s u r ed   o n es.  T h h ar d w ar e   d ep en d en p ar am eter s   ar u s ed   to   esti m ate  f o r   m u lt i co r a p p licatio n   u s in g   th r elatio n s h ip             (                   )   (     )                   w h er     is   th n u m b er   o f   c o r es  u s ed .   T h co m p ar is o n   b et w ee n   th e   esti m ated   v al u es  an d   th m ea s u r ed   v al u es  is   s h o w n   in   Fi g u r 3 .   T h esti m a tio n   er r o r   is   ac cu m u lated   as  t h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dyn a mic  F r eq u en cy   S ca lin g   R eg a r d in g   Memo r fo r   E n erg E fficien cy   o f   E mb ed d e d   S yste ms   ( Ju n h a   K im )   1801   n u m b er   o f   co r es  i n cr ea s es 1 . 5 %,  3 . 1 %,  5 . 2 %,  an d   7 . 0 o f   av er ag er r o r   in   p r ed ictio n   f o r   1 ,   2 ,   3 ,   an d   4   c o r es   r esp ec tiv el y .   B ec au s th tar g et  w as  o v er h ea ted   w h e n   m u ltico r es  ar u s ed   w it h   o v er   2 . 4 GHz   o f   C P U   f r eq u en c y ,   w co u ld   n o m ea s u r ac cu r ate  v al u e s   o v er   2 . 4 GHz .   I n   th i s   letter ,   w s i m p l y   le     r ep r esen ts       .           Fig u r 3 .   P o w er   esti m atio n   f o r   m u l tico r ex ec u t io n   ( C P in t en s i v e)       3.   CP AND  M E M O RY  F RE Q U E NCY  S E L E C T I O F O E NE RG E F F I C I E NCY   W u s E DP   ( E n er g y   Dela y   P r o d u ct)   [ 1 6 ]   as  th m ea s u r e   o f   en er g y   e f f icie n c y   to   co n s id er   b o th   tu r n ar o u n d   ti m a n d   en er g y   co n s u m p tio n .   T h en er g y - d el a y   p r o d u ct  h a s   b ee n   w id el y   u s ed   as   m etr ic  to   m ea s u r th e n er g y   e f f icie n c y   co u p lin g   b o th   t h en e r g y   co n s u m p tio n   an d   p er f o r m an ce .   I is   th e   m u ltip licatio n   o f   th d ela y   ti m ( ex ec u tio n   ti m e)   u n til  t h e   en d   o f   th p r o g r a m   an d   th en er g y   co n s u m p tio n   d u r in g   th e x ec u t io n   o f   t h p r o g r am .   B ec au s th e n er g y   co n s u m p tio n   o f   ex ec u ti n g   a n   in s tr u ct io n   is   t h e   m u ltip licatio n   o f   th p o w er   c o n s u m p tio n   an d   th ex ec u tio n   ti m o f   th i n s tr u ctio n ,   t h E DP   o f   ex ec u ti n g   an   in s tr u ctio n   i s   m o d eled   as            (                         )   (          )   (                              )   (       )                          ( 6 )     w h er         is   th C y cles  P er   I n s t r u ctio n   a n d       is   th n u m b er   co r es  u s ed .           is   af f ec ted   b y   th e   m e m o r y   f r eq u e n c y   if   th er is   m e m o r y   ac ce s s .   Fo r   th R I S C   C P s u ch   as  AR p r o ce s s o r ,   if   w let            b th C P I   w h e n   th er i s   n o   m e m o r y   ac ce s s ,           ca n   b esti m ated   as             (                   )                       ( 7 )     w h er     is   1   if   th er i s   m e m o r y   ac ce s s ,   o th er w is 0 .   Ass u m in g             is   co n s ta n v a lu e,   m i n i m izi n g   t h E DP   is   eq u i v a len t to   m i n i m izi n g   th f o llo w i n g :       (           )   (                             )   (                 )       = (                     )     (                         )           ( 8 )     I f         ,   w h av       (           )                                               ( 9 )     an d   th o p tim a v alu o f         ca n   b o b tain ed   w h e n         is   at  its   m i n i m u m .   W h e n         ,   b ec au s h ar m o n ic   m ea n   is   n o t la r g er   t h an   g eo m etr ic  m ea n ,   w h a v e       (           )                     (                              )               ( 1 0 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   x x     xx   1802   w h er     is   g i v en   i n   E q u atio n   ( 5 ) .   So   th o p tim al  v al u o f         ca n   b f o u n d   w h e n         is   at  i ts   m ax i m u m .   T h u s ,   w h e n       is   th r ate  o f   m e m o r y   ac ce s s   p er   in s t r u ctio n ,   t h ex p ec ted     (           )   ca n   b f o u n d   b y   m i n i m izi n g   t h f o llo w i n g :     (       ) (                             )      (                              )     = (                       ) (                             )                   ( 1 1 )     B y   let tin g                 in   ( 1 1 ) ,   w h av       (              ) (              (          ) )                                                              ( 1 2 )     W ith   C P f r eq u e n c y         g i v en ,   w ca n   ca lcu la te  th f r eq u e n c y   r atio       m i n i m izin g   E q u at io n   ( 1 2 )   as         (       )       (              )                   ( 1 3 )           Fig u r 4 .   Fre q u en c y   p air   f o r   o p ti m al  E DP       I f                 s o         w ill  b s et  to   th m i n i m u m   v alu e.   I f         ,   th v alu o f       ca n   b ca lcu lated   w it h   g i v e n       ,   th en   w g et  t h e   co r r esp o n d in g   v alu o f       .   W it h   li m ited   n u m b er   o f   C P f r eq u en c y   le v el s ,   w ca n   ca lc u late  t h v alu e   o f         f o r   ea ch         w i th   g i v en   u ti lizati o n   an d   t h av er a g m e m o r y   a cc ess   r ate  p er   in s tr u ctio n .   T h en   w co m p ar e   th co r r esp o n d in g   en er g y   co n s u m p t io n   u s i n g   E q u atio n   ( 1 1 )   to   d eter m i n th e   p air   o f         an d         th at  g i v t h m i n i m u m   v al u e.   As  an   e x a m p le,   t h v al u es  o f         an d         o b tain ed   f o r   s in g le   co r a p p licatio n   ar s h o w n   in   Fig u r 4   (     is   in   0 . 1 % - 9 9 . 9 %,   in cr ea s ed   b y   0 . 1 %).   T h h ig h est  m e m o r y   b u s   f r eq u en c y   is   u s ed   as  b o u n d   t o   in d icate   th at  th o p ti m a       is   h ig h er   th a n   8 0 0 MH z.   T h r es u lts   s h o w   t h at  if   th m e m o r y   ac ce s s   r ate   is   le s s   t h a n   0 . 3 w d o   n o n ee d   to   r aise  t h m e m o r y   ac ce s s   f r eq u en c y   f r o m   it s   lo w es lev el.   W it h   les s   th a n   3 . 5 o f   th m e m o r y   ac ce s s   r at e,   th f r eq u e n c y   s h o u ld   b m ain tai n ed   b elo w   it s   h ig h e s t le v e l.       4.   AP P L I CA T I O T O   RE A L   T AR G E T   W m ea s u r ed   en er g y   co n s u m p tio n   an d   p er f o r m an ce   o f   ap p licatio n s   o n   r ea tar g et  ( N ex u s   6 )   to   v alid ate  o u r   an al y s is .   T o   m ea s u r th p o w er   an d   en er g y   co n s u m p t io n ,   w d is a s s e m b led   th b atter y   p ar ts   o f   Nex u s   6   a n d   co n n ec ted   t h c h ar g in g   p o r to   d i g ital   p o w er   m eter   ( OD R OI S m ar t   P o w e r   w a s   u s ed )   w h ic h   s u p p o r ts   1 0 Hz  s a m p li n g   r ate .   W test ed   th r ee   b e n ch m ar k s cp u b o mb r a msmp   [ 1 7 ] ,   an d   S TRE A M   [ 1 8 ] .   r a msmp   an d   S TRE A M   h a v 4   k in d s   o f   o p er atio n s co p y s ca le add ,   an d   tr ia d C o p y   m o v es   d ata  in   an   ar r ay   to   an o th er .   S ca le   m u ltip lie s   v al u to   d ata  f r o m   an   ar r a y   a n d   s t o r es  it  to   an o th er .   A d d   a d d s   d a ta  f r o m   t w o   ar r a y s   th en   s to r es  t h s u m   to   th e   o t h er   ar r a y .   Tr ia d   co m b i n es   s c a le   an d   add .   Op er atio n s   o f   r a msmp   w er te s ted   s ep ar atel y ,   b u th o s o f   S TRE A M   w er test ed   all  to g eth er   f o r   c o m p ar is o n .   T h r an g es  o f   m e m o r y   ac ce s s   r ate  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Dyn a mic  F r eq u en cy   S ca lin g   R eg a r d in g   Memo r fo r   E n erg E fficien cy   o f   E mb ed d e d   S yste ms   ( Ju n h a   K im )   1803       f o r   b en ch m ar k s   ar e:  0 . 2 7 6 - 0 . 7 0 2   f o r   c o p y ,   0 . 0 1 6 - 0 . 0 2 3   f o r   s ca le,   0 . 0 6 ~0 . 0 7   f o r   ad d ,   0 . 0 1 6 - 0 . 0 2 3   f o r   tr iad   o f   r a msmp ,   0 . 0 0 1   f o r   cp u b o m b ,   an d   0 . 1 4 - 0 . 7 0   f o r   S TRE A M .   T h C P u tili za tio n   i s   1 0 0 % f o r   all  b en ch m ar k s .   W co m p ar ed   th e n er g y   ef f ic ien c y   o f   d if f er e n g o v er n o r s   o f   L i n u x   w it h   t h e   p r esen ted   m e th o d .   Ou r   m et h o d   w as  i m p le m en ted   u s i n g   t h g o v er n o r   in ter f ac o f   L i n u x   an d   t h s a m p l in g   r ate  o f   o u r   p o licy   i s   th e   s a m as  o th er   g o v er n o r s .   L in u x   s u p p o r ts   3   d y n a m ic  p o lici es  f o r   C P DVFS:  co n s erva tive ond em a n d ,   an d   in tera ctive .   T h d ef au lt  C P DVFS  p o lic y   f o r   Ne x u s   6   d ev ice  is   th e   in tera ctive   g o v er n o r ,   w h ic h   i s   t y p ica l   f o r   An d r o id   d ev ices.  T h g o v er n o r   f o r   th m e m o r y   b u s   i s   cp u b w _ h w mo n it  m o n i to r s   th e   m e m o r y   r ea d s   a n d   w r ite s   an d   ad j u s th b u s   f r e q u en c y   a cc o r d in g   to   th m e m o r y   b an d w id t h .   No te  th at  o u r   m et h o d   h as  an   in te g r ated   g o v er n o r   t h at  p er f o r m s   b o th   C P DVF an d   c o n tr o o f   m e m o r y   b u s   f r eq u e n c y   s i m u l tan eo u s l y .   Fig u r 5   co m p ar es t h E DP   o f   b en ch m ar k s .           Fig u r e   5.   E DP   o f   b en ch m ar k s       W ith   r a msmp ,   f r eq u e n c y   s ca l in g   o f   C P an d   m e m o r y   b as ed   o n   o u r   an aly s i s   s h o w s   lo w e s E DP   v alu e   i n   t h is   e x p er i m e n t.  E D P   v alu i s   e n h a n ce d   ab o u 8 . 6 f o r   co p y   o p er atio n   an d   a b o u 3 . 3   f o r   tr ia d   o p er atio n   o v er   th d ef a u lt  g o v er n o r .   T h en er g y   ef f icie n c y   w as  e n h an ce d   ab o u 3 . 4 o v er   in tera ctive   g o v er n o r   an d   9 . 6 o v er   co n s erva tive   g o v er n o r   in   to tal  o p er atio n s   o f   r a msmp .   T est  w it h   S T R E A M   b en ch m ar k   s h o w s   s i m ilar   r es u lt:  e n h a n ce d   7 . 6 o v er   in tera ctive   an d   1 1 . 7 o v er   co n s erva tive   g o v er n o r .   I f   m e m o r y   i s   b ar ely   ac ce s s ed ,   th p r o p o s ed   m et h o d   d o es n o t d eg r ad p er f o r m a n ce   as i n   th r es u lt s   w it h   cp u b o mb       5.   CO NCLU SI O N   A lt h o u g h   t h C P i s   t h m o s t   p o w er - co n s u m in g   d ev ice  in   a   co m p u ter   s y s te m ,   m e m o r y   al s o   h a s   t h s ig n i f ica n e f f ec ts   o n   p o w er   c o n s u m p tio n   as  w e ll  as  p er f o r m an ce .   B ec a u s o f   it s   i m p ac t   o n   th p er f o r m an ce ,   th m e m o r y   i s   i m p o r tan esp e ciall y   i n   ter m s   o f   en er g y   e f f ic ien c y .   T h u s   f r eq u e n c y   s elec ti o n   o f   C P w ith o u t   co n s id er in g   t h m e m o r y   ac ce s s   co u ld   f ail   i n   o p ti m izin g   th e   en er g y   e f f icie n c y   o f   th e   s y s te m .   I n   t h is   p ap er ,   w e   h av a n al y ze d   th r elatio n s h i p   b et w ee n   C P an d   m e m o r y   f r eq u en c y   i n   th v ie w   o f   e n er g y   e f f icien c y .   Fo r   C P U - i n te n s i v ap p licatio n s ,   lo w er in g   m e m o r y   ac ce s s   f r eq u en c y   ca n   r ed u ce   th p o w er   co n s u m p tio n   o f   th e   s y s te m .   Fo r   ap p licatio n s   w it h   co n s id er ab le  m e m o r y   ac ce s s ,   p r o p er   s elec tio n   o f   C P an d   m e m o r y   f r eq u e n c y   is   n ee d ed .   W p r esen ted   m o d el  f o r   s elec tio n ,   a n d   it  w a s   t ested   o n   r ea l   tar g et   ( Nex u s   6   s m ar tp h o n e) .   T h e   r esu lt s   s h o w   f r eq u e n c y   a s s i g n m en ts   b ased   o n   o u r   an al y s is   e n h a n ce s   e n er g y   e f f ic ien c y .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h is   r esear ch   w as s u p p o r ted   b y   I n c h eo n   Natio n al  Un iv er s it y   R esear ch   Gr a n t in   2 0 1 6 .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Bu rd   T D,  Bro d e rse n   RW ,   En e rg y   e ff icie n CM OS  m icro p ro c e ss o d e sig n 2 8 th   An n u a Ha w a ii   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   S y ste m S c ien c e s ,   1 9 9 5 ,   p p .   2 8 8 - 2 9 7 .   [2 ]   W e ise r   S ,   W e lch   B,   De m e rs  A ,   S h e n k e S ,   S c h e d u l in g   f o re d u c e d   C P e n e rg y ”,   1 st  US ENIX   Co n fer e n c e   o n   Op e ra ti n g   S y s tem s De sig n   a n d   I mp lem e n ta ti o n ,   1 9 9 6 ,   p p .   13 - 2 3 .   [3 ]   Aw a d a ll a   M ,   P ro c e ss o s p e e d   c o n tro f o p o w e re d u c ti o n   o f   re a l - t im e   s y ste m s h e u risti c a ll y ,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g 2 0 1 5 ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   701 - 7 1 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   x x     xx   1804   [4 ]   P a ll i p a d i   V,  S tarik o v sk iy   A T h e   o n d e m a n d   g o v e rn o r ”,   L in u x   S y mp o siu m ,   2 0 0 6 ,   v o l .   2 ,   p p .   2 15 - 2 3 0 .   [5 ]   Ra o   K,  Ya lam a n c h il S ,   W a rd Y,  W a n g   J,  Ye   H ,   A p p li c a ti o n - s p e c if i c   p e rf o r m a n c e - a w a re   e n e r g y   o p ti m iza ti o n   o n   A n d ro id   m o b il e   d e v ice s ”,   IEE In ter n a ti o n a S y mp o siu o n   H ig h   Per fo rm a n c e   Co mp u ter   Arc h it e c tu re ,   2 0 1 7 ,     p p .   1 6 9 - 1 8 0 .   [6 ]   Da v id   H,  F a ll i n   C,   G o r b a to v   E,   Ha n e b u tt e   UR,   M u tl u   O ,   M e m o r y   p o w e m a n a g e m e n v ia  d y n a m i c   v o lt a g e / f re q u e n c y   s c a li n g ,   8 th   A CM   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   Au to n o mic   C o mp u ti n g ,   2 0 1 1 ,   p p .   31 - 40.   [7 ]   De n g   Q,  M e isn e D,  Ra m o L ,   Wen isc h   T F ,   Bian c h in R ,   M e m S c a le:  Ac ti v e   lo w - p o w e m o d e f o m a in   m e m o r y ,   1 6 t h   I n ter n a t io n a l   Co n fer e n c e   o n   Arc h it e c tu ra S u p p o rt  f o Pro g r a mm in g   L a n g u a g e   a n d   O p e ra ti n g   S y ste ms ,   2 0 1 1 ,   p p .   2 2 5 - 2 3 8 .   [8 ]   De n g   Q,  M e isn e D,  Bh a tt a c h a rjee   A ,   W e n isc h   T F ,   Bian c h in R,   Co S c a le:  Co o r d in a ti n g   CP a n d   m e m o r y   s y ste m   DV F S   in   se rv e sy ste m s ”,   4 5 th   An n u a ACM /IE EE   In ter n a ti o n a S y mp o siu o n   M icr o a rc h it e c tu re ,   2 0 1 2 ,     pp.   1 4 3 - 1 5 4 .   [9 ]   L u   Y,  He   B,   T a n g   X ,   G u o   M ,   S y n e r g y   o f   d y n a m ic  f re q u e n c y   sc a li n g   a n d   d e m o ti o n   o n   DRA M   p o w e m a n a g e m e n t:   M o d e ls  a n d   o p ti m iza ti o n s” ,   IEE E   T ra n s a c ti o n s o n   Co m p u ter s ,   2 0 1 5 ,   v o l.   6 4 ,   n o .   8 ,   p p .   2 3 6 7 - 2 3 8 1 .   [1 0 ]   S u n d riy a V ,   S o so n k in a   M ,   Jo i n f re q u e n c y   sc a li n g   o f   p ro c e ss o a n d   DRA M ,   J o u rn a o S u p e rc o mp u ti n g 2 0 1 6 ,   v o l.   7 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 4 9 - 1 5 6 9 .   [1 1 ]   Ra h m a n   L F ,   Am ir  M F B,   Re a z   M BI,   M a ru f u z z a m a n   M ,   Hu sa in   H,  A d v a n c e o n   lo p o w e r   d e sig n f o S R A M   c e ll ,   T EL KOM NIKA   ( T e lec o mm u n ica ti o n   Co mp u ti n g ,   El e c t ro n ics   a n d   C o n tro l) ,   2 0 1 4 ,   v o l.   1 2 ,   n o .   8 ,     p p .   6 0 6 3 - 6 0 8 2 .   [1 2 ]   M it tal  S ,   A   su rv e y   o f   te c h n iq u e f o i m p ro v in g   e n e rg y   e ff icie n c y   in   e m b e d d e d   c o m p u ti n g   sy st e m s” ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a o Co m p u ter   Ai d e d   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   2 0 1 4 ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   4 4 0 - 4 5 9 .   [1 3 ]   Ho n g   I,   Kiro v k D,  Q u   G ,   P o t k o n jak   M ,   S riv a sta v a   M ,   P o w e o p ti m iza ti o n   o f   v a riab le  v o lt a g e   c o re - b a se d   s y ste m s ,   IEE T ra n sa c ti o n on   Co mp u ter - Ai d e d   De sig n   o In teg r a ted   Ci rc u it a n d   S y ste ms ,   1 9 9 9 ,   v o l.   1 8 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 7 0 2 - 1 7 1 4 .   [1 4 ]   G o y a S ,   De sig n   o f   lo w   le a k a g e   m u lt i - th re sh o l d   ( V th )   CM OS  lev e sh if ter ”,   In ter n a t io n a l   J o u r n a o El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g ,   2 0 1 3 ,   v o l .   3 ,   n o .   5 ,   p p .   5 8 4 - 5 9 2 .   [1 5 ]   M a tt h e w JN ,   Hu   W ,   Ha p u a ra c h c h M ,   De sh a n e   T ,   Dim a to D,  Ha m il to n   G ,   M c Ca b e   M ,   O w e n J ,   Qu a n ti fy in g   th e   p e rf o r m a n c e   iso latio n   p ro p e rt ies   o f   v irt u a li z a ti o n   sy ste m s ”,   W o r k sh o p   o n   Exp e rime n ta Co m p u te S c i e n c e ,   2 0 0 7 ,   A rti c le n o .   6 .   [1 6 ]   G o n z a lez   R,   Ho ro w it z   M ,   En e r g y   d issip a ti o n   in   g e n e ra p u r p o s e   m icro p ro c e ss o rs ”,   IEE J o u r n a l   o S o li d - S t a te  Circ u it ,   1 9 9 6 ,   v o l.   3 1 ,   n o .   9 ,   p p .   1 2 7 7 - 1 2 8 4 .   [1 7 ]   Be ll   C,   Clark   S ,   Ra d c li f f   R,   De s ig n in g   a   m e m o r y   b e n c h m a rk .   Wh it e p a p e r,   De o p li   Co .   2 0 1 2 [ On li n e ]   A v a il a b le:  h tt p : // ww w . d e o p li . c o m /d o c s/w h it e p a p e rs/De sig n i n g _ a _ M e m o r y _ Be n c h m a r k . p d f .   A c c e ss e d   o n J u n .   2 7 ,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   M c Ca lp in   JD .   S trea m   Be n c h m a r k .   [ On li n e ]   A v a il a b le:  h tt p s:// w ww . c s. v irg in ia.ed u /strea m /,   A c c e ss e d   o n S e p t.   2 6 ,   2 0 1 7 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       J u n h a   K i m   re c e iv e d   h is  B. S .   a n d   M . S .   d e g re e   f ro m   De p t.   o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   In c h e o n   Na ti o n a Un iv e rsity   in   2 0 1 5   a n d   2 0 1 7   re sp e c ti v e l y .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   e m b e d d e d   sy ste m s,  o p e ra ti n g   sy st e m s,  a n d   p o w e m a n a g e m e n s y st e m s.           M o o n ju   P a r k   re c e i v e d   th e   P h . D .   d e g re e   in   th e   S c h o o o f   El e c tri c a a n d   Co m p u ter  En g in e e rin g ,   th e   M . E .   d e g re e   in   th e   De p t .   o f   Co m p u ter  En g in e e rin g ,   a n d   t h e   B. E.   d e g re e   in   t h e   De p t.   o f   Na v a l   A rc h it e c tu re   a n d   Oc e a n   En g in e e rin g   f ro m   S e o u Na ti o n a Un iv e rsity   in   1 9 9 5 ,   1 9 9 8 ,   a n d   2 0 0 2   re sp e c ti v e l y .   He   h a b e e n   w it h   t h e   De p t.   o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   In c h e o n   Na ti o n a l   Un iv e rsit y   sin c e   2 0 0 7 ,   w h e re   h e   is  c u rre n tl y   a n   A ss o c iate   P ro f e s so a n d   th e   Dire c to o f   th e   Co m p u ti n g   a n d   In f o rm a ti o n   Ce n ter  a IN f ro m   2 0 1 6 .   He   w a s   th e   c h a ir m a n   o P G 6 0 1   in   T C4   o Ko re a   ICT  S tan d a rd iza ti o n   Co m m it tee   f ro m   2 0 1 0   to   2 0 1 3 .   He   se r v e d   a s   P ro g ra m   Co m m it tee   m e m b e o f   IEE IS ORC  in   2 0 1 4   a n d   2 0 1 5 ,   A CM   R A CS   in   2 0 1 1 ,   2 0 1 2 ,   a n d   2 0 1 3 .   He   w o rk e d   a IBM   Ub i q u i o u s   Co m p u ti n g   L a b .   a a n   A d v iso ry   S W   En g in e e f r o m   2 0 0 6   t o   2 0 0 7 .   He   w a w it h   LG   El e c tro n ics   a a   Ch ie f   Re s e a r c h   En g in e e a M o b il e   Co m m u n ica ti o n L a b .   f ro m   2 0 0 2   t o   2 0 0 6 .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   r e a l - ti m e   s y ste m s,  e m b e d d e d   sy ste m s,  o p e ra ti n g   sy ste m s,  a n d   sc h e d u li n g   p ro b lem s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.