On stochastic optimization for smartphone CPU energy consumption decrease

Увеличение времени работы смартфона — это постоянное стремление, которое с каждым годом становится все более и более важным. Это может быть достигнуто с помощью более совершенного оборудования или путем внедрения в программное обеспечение практик с учетом энергопотребления, и последний подход является более доступным. Поскольку ЦП является одним из самых энергоемких устройств для смартфонов, динамическое масштабирование частоты напряжения (DVFS) представляет собой метод настройки частоты ЦП в соответствии с текущими вычислительными потребностями, и уже были разработаны различные алгоритмы, как энергосберегающие, так и энергонезависимые. Следуя нашей предыдущей работе по этому вопросу, мы предлагаем новый подход DVFS для использования стохастической аппроксимации одновременных возмущений (SPSA) с двумя зашумленными наблюдениями для отслеживания оптимальной частоты и реализации нескольких алгоритмов на его основе. Кроме того, мы также решаем проблему аппаратной задержки между сигналом для ЦП об изменении частоты и ее фактическим обновлением. Поскольку ОС Android может использовать планировщик задач по умолчанию или планировщик с учетом энергопотребления, который способен использовать преимущества разнородных архитектур мобильных ЦП, таких как ARM big.LITTLE, мы также исследуем схему интеграции между предлагаемыми алгоритмами и планировщиками ОС. Представлена методология тестирования на основе моделей для сравнения разработанных алгоритмов с существующими, а также описан набор тестов, отражающий реальные сценарии использования. Наши эксперименты показывают, что алгоритм на основе SPSA хорошо работает с EAS с упрощенной схемой интеграции, демонстрируя производительность ЦП, сравнимую с другими алгоритмами DVFS с учетом энергопотребления, и снижение энергопотребления.