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문제 정의
- 무선 네트워크를 사용하는 배터리 기반 모바일 임베디드 시스템의 효율적인 전력관리를 위해 본 논문은 기존에 고려하지 못했던 CPU와 WNIC의 상호 영향과 응용의 종류를 고려한 시스템 레벨 동적 전력제어 기법을 제시한다. 시스템의 소모전력을 줄이기 위한 기존의 연구는 시스템 요소들 간의 상호 영향을 파악하여 전력을 조절하는 정책에 대해서는 미비하였다.
- 하지만 CPU의 전압과 주파수는 특별히 고려되지 않았다. 본 논문에서는 CPU를 highVF 모드로 동작시킬 때와 DVFS 로 동작시킬 때의 CPU와 WNIC에서 소모하는 에너지의 합으로 FTP 응용에 효율적인 시스템 레벨 DPM을 제안한다. 그림 5는 CPU를 highVF 모드로 동작시킬 때와 DVFS로 동작시킬 때의 비교결과를 보여준다.
- 본 논문에서 사용된 스트리밍 데이타 응용은 모든 스트리밍 파일에 대하여 동일 시간 동안 소모되는 전력을 측정했으므로 본 논문에서는 스트리밍 데이타 응용의 경우 소모 전력과 소모 에너지를 같은 요인으로 해석할 수 있다. 본 논문은 CPU와 WNIC의 상호영향을 분석하고 이를 바탕으로 효율적인 시스템 레벨 전력 제어 기법을 제시한다.
- 따라서 이들 요소들에 대한 전력제어를 통해 배터리 기반의 제한된 공급전력을 가지는 모바일 단말 시스템의 효용성을 높일 수 있다. 본 논문은 이들 요소 중 CPU와 통신모듈인 WNIC에 초점을 맞추어 효율적인 전력제어 기법을 제시한다.
가설 설정
- 그리고 WNICe PSM으로 동작시키는 것이 효율적이라 생각하였다. 따라서 제시되는 매커니즘과 비교 되는 기존의 매커니즘은 CPU는 DVFS, WNICe PSM 으로 동작시키는 것으로 가정한다.
제안 방법
- CPU와 MNIC의 상호작용을 고려하지 못하는 기존의 방법을 개선할 수 있는 요인을 찾고자 우리는 모바일 임베디드 시스템에서 사용되는 대표적인 응용중 사용자 대화식 이용 정도의 영향을 거의 받지 않는 스트리밍 데이타에 대하여 CPU, MNIC의 소모 전력을 측정하여 관찰하였다. 실험은 mainstonelKBulverde PXA 270)에서 CPU, WNIC, 시스템전체의 소모 에너지를 측정하였다.
- FTP 응용의 경우, 기존의 Separate DPM에서는 BE 응용이므로 최대한 빨리 처리해 주기 위해서 WNIC 은 CAM으로 설정하였다. 하지만 CPU의 전압과 주파수는 특별히 고려되지 않았다.
- 본 논문은 128kbps, 256 kbps, 512kbps, 1024kbps, and 2048kbps의 bit rate로 동일 소요시간을 가지는 MPEG4 파일을 무선 네트워크를 통하여 받아서 디코딩 하여 실행하는 동안의 CPU와 WNIC의 전력을 분석하였다. Listen intervale 100ms, 200ms, 400ms, 600ms, 800ms, and 1000ms을 사용하였다, CPU는 104MHz(l.llV), 208MHz(1.24V), 312MHz (1.37V), and 416MHz (L52V)로 공급 전압을 조절하여 소모 에너지를 분석하였다. 그림 2은 무선 네트워크를 사용하는 스트리밍 데이타인 MPEG4 파일을 디코딩할 때 소모되는 CPU와 WNIC의 전력을 bit rate별, listen interval별로 CPU의 주파수에 따라 나타낸 것이다.
- 스트리밍 데이타 응용의 경우 CPU를 위하여서 DVFS의 비교대상으로 416MHz를 사용한 이유는 hi宮hVF보다 적은 전력을 사용하면서 비슷한 성능을 보이기 때문에 CPU의 소모 에너지를 줄일 수 있기 때문이다. Telnet 응용의 경우 CPU는 highVF와 DVFS로, 그리고 WNICe 기본적으로 PSM으로 설정하되 모니터링결과에 의거하여 사용자 대화식 이용 정도에 따라 listen interval을 3.2 절에 제안된 방법으로 조절하였다.
- 응용 분류단 계에서는 대역폭 사용률, 패킷 크기, 사용되는 포트번호 등을 통해 네트워크 트래픽의 응용의 종류를 동적으로 BE 응용, CBR 응용, Interactive 응용으로 분류한다. 또한 Interactive 응용인지를 판단하기 위해 수집된 네트워크 트래픽이 없는 기간과 평균 요청 간격을 통해 사용자 대화식 이용 정도를 판단한다. 제 3단계는 전력 모드 설정 단계로 판단된 응용의 종류에 따라 소 모 에너지를 줄일 수 있도록 CPU와 WNIC의 전력모 드를 설정한다.
- 특히 스트리밍 데이타 응용의 경우 일정 bit ra於로 처리되고 사용자 대화식 이용 정도가 영향을 끼치지 않으므로 CPU와 MNIC의 소모 에너지의 상호영향을 적절히 활용할 수 있다. 본 논문에서 사용된 스트리밍 데이타 응용은 모든 스트리밍 파일에 대하여 동일 시간 동안 소모되는 전력을 측정했으므로 본 논문에서는 스트리밍 데이타 응용의 경우 소모 전력과 소모 에너지를 같은 요인으로 해석할 수 있다. 본 논문은 CPU와 WNIC의 상호영향을 분석하고 이를 바탕으로 효율적인 시스템 레벨 전력 제어 기법을 제시한다.
- CPU 전압과 주파수 변환과 WNIC의 CAM과 PSM 사이의 전환기법을 이용하여 시스템 전력절감의 시너지 효과를 가져오기 위해서 응용의 종류에 따라 CPU와 VMNIC의 전력 정책을 선택해야 한다. 본 논문에서 편의 상 CPU를 높은전압과 주파수(1.6v, 520MHz in this paper)로 동작시키는 모드를 highVF라 명명하여 사용한다. 그림 3은 응용의 종류를 고려한 CPU와 WNIC의 전력 모드설정을 보여주고 있다.
- 스트리밍 데이타의 경우에는 PSM으로 설정되어 있는 WNIC에서 소모하는 에너지가 bit rate별, listen interval별로 달라진다. 본 논문은 128kbps, 256 kbps, 512kbps, 1024kbps, and 2048kbps의 bit rate로 동일 소요시간을 가지는 MPEG4 파일을 무선 네트워크를 통하여 받아서 디코딩 하여 실행하는 동안의 CPU와 WNIC의 전력을 분석하였다. Listen intervale 100ms, 200ms, 400ms, 600ms, 800ms, and 1000ms을 사용하였다, CPU는 104MHz(l.
- Telnet 응용의 경우 기존의 separate DPMe 각각 CPU는 DVFS로, WNICe PSM으로 설정하였다. 본 논문은 CPU를 highVF로 사용할 경우와 DVFS로 운용 할 경우에 대하여 MNIC을 CAM과 PSM으로 설정하면서 listen interval을 조절하여 소모되는 에너지를 즉정하였다. 뿐만 아니곤} listen interval 100ms, 400ms, 800ms와 함께 3.
- 또한 전체 시스템의 전력 정책을 구성할 때도 각 요소들의 전력정책을 서로 상관없다는 가정 하에 단순히 결합한 정도에 그쳤다. 본 논문은 CPU의 전압과 주파수, 그리고 WNIC의 CAM, PSM, listen interval의 조절시 CPU 와 WNIC의 소모에너지의 상호 영향을 분석하고 이를 토대로 대역폭 사용률, 패킷 크기, 모아서 전송되는 정도, 사용되는 포트번호, 평균 요청 간격 등을 고려하여 응용들을 BE 응용, CBR 응용, Interactive 응용으로 분류하여 각 응용에 적합하게 CPU와 WNIC의 전력 모드를 설정하는 매커니즘을 제시한다. 제시되는 매커니즘을 통하여 기존의 CPU의 DVFS와 WNIC의 DPM을 단순히 결합하는 방법보다 BE 응용, CBR 응용, and Interactive 응용에 대해 평균 9%, 최대 16%의 에너지 절약 효과를 얻을 수 있었다.
- 본 논문은 먼저 무선 네트워크를 통해 들어오는 네트워크 트래픽을 온라인 상태에서 분석하여 응용의 종류를 판단하고 분석된 응용에 적합한 CPU와 WNIC의 모드를 결정하는 기법을 제시한다. 특히 CPU와 WNIC의 상호 영향을 분석하여 이 분석 결과를 고려하여 에너지 소모면에서 보다 효율적으로 CPU와 WNIC의 모드를 결정하는 기법을 제시한다.
- 측정도구로는 Agilent 34970A를 사용하였다. 본 실험에 사용한 응용은 BE 응용으로서 ftp 응용, CBR 응용으로서 스트리밍 데이타 응용, Interactive 응용으로서 telnet 응용이다. 각각의 응용을 위해 사용한 CPU와 WNIC의 모드들을 정리하면 표 2와 같다.
- 본 논문은 CPU를 highVF로 사용할 경우와 DVFS로 운용 할 경우에 대하여 MNIC을 CAM과 PSM으로 설정하면서 listen interval을 조절하여 소모되는 에너지를 즉정하였다. 뿐만 아니곤} listen interval 100ms, 400ms, 800ms와 함께 3.2절에 설명된 BLKbest listen interval)^ 적용한 결과를 비교하였다. 그림 7은 CPU를 highVF와 DVFS로 설정할 때 각각에 대해 WNIC의 모드와 listen interval 정책에 따른 소모 에너지의 비교를 보여준다.
- CPU와 MNIC의 상호작용을 고려하지 못하는 기존의 방법을 개선할 수 있는 요인을 찾고자 우리는 모바일 임베디드 시스템에서 사용되는 대표적인 응용중 사용자 대화식 이용 정도의 영향을 거의 받지 않는 스트리밍 데이타에 대하여 CPU, MNIC의 소모 전력을 측정하여 관찰하였다. 실험은 mainstonelKBulverde PXA 270)에서 CPU, WNIC, 시스템전체의 소모 에너지를 측정하였다. WNICe CISCO AIRONET 350을 사용하였다.
- 우리는 Bulverde PXA270 mainstonell와 CISCO AIRONET 350을 사용하여 CPU와 WNIC에서 소모되는 전력을 각각 측정하였다. 측정도구로는 Agilent 34970A를 사용하였다.
- 우리는 제시되는 매커니즘을 평가하기 위하여 BE응 용, CBR 응용, and Interactive 응용을 가지고 기존의 방법과 비교하여 소모 에너지를 분석하였다.
- 제시되는 매커니즘은 모니터링단계, 응용 분류 단계, 그리고 전력 모드설정 단계로 구성된다. 제시되는 매커니즘은 제 1단계로 무선 네트워크를 통해 들어오는 네트워크 트래픽들을 커널에서 모니터링하여 분석한다.
- 제시되는 매커니즘은 모니터링단계, 응용 분류 단계, 그리고 전력 모드설정 단계로 구성된다. 제시되는 매커니즘은 제 1단계로 무선 네트워크를 통해 들어오는 네트워크 트래픽들을 커널에서 모니터링하여 분석한다. 이 모니터링 단계는 무선 네트워크를 통해 들어오는 네트워크 트래픽의 유무를 분석하는 단계이다.
- 제시되는 매커니즘은 크게 응용 분류단계와 분류된 응용에 따라 효율적으로 CPU와 WNIC의 상호영향을 고려하여 전력 모드를 설정해주는 단계로 구성된다.
- 제시되는 매커니즘을 각 응용에 대한 전력 소모와 시간 소모를 반영한 소모 에너지를 기준으로 평가하되 QoS가 보장되는 것을 전제로 한 데이타만 논의한다. 편의상 기존의 방법들은 CPU와 MNIC의 전력 정책을 따로 고려하였으므로 Separate DPM이라 하고, 제시되는 매커니즘은 Integrated DPM이라 별명을 붙여서 사용한다.
- 본 논문은 먼저 무선 네트워크를 통해 들어오는 네트워크 트래픽을 온라인 상태에서 분석하여 응용의 종류를 판단하고 분석된 응용에 적합한 CPU와 WNIC의 모드를 결정하는 기법을 제시한다. 특히 CPU와 WNIC의 상호 영향을 분석하여 이 분석 결과를 고려하여 에너지 소모면에서 보다 효율적으로 CPU와 WNIC의 모드를 결정하는 기법을 제시한다. 논문의 구성은 다음과 같다.
- 그림 6은 128kbps와 256kbps의 스트리밍 데이타 각각에 대한 CPU를 DVFS로 동작시킬 때와 416MHz로 동작시킬 때의 CPU와 WNIC의 소모되는 에너지의 비교를 보여주고 있다. 프레임 손실이 발생하지 않은 128kbps와 256kbps의 데이타를 listen interval 100ms와 200ms에서 실험하여 비교하였다. 단, listen interval 100ms과 200ms으로 설정할 경우 소모 에너지에 영향이 없어 스트리밍 데이타의 경우 listen interval의 요소 는 생략하여 비교한다.
대상 데이터
- 실험은 mainstonelKBulverde PXA 270)에서 CPU, WNIC, 시스템전체의 소모 에너지를 측정하였다. WNICe CISCO AIRONET 350을 사용하였다. 측정기구로는 Agilent 34970A를 사용하였다.
- 이 모니터링 단계는 무선 네트워크를 통해 들어오는 네트워크 트래픽의 유무를 분석하는 단계이다. 이 단계에서는 네트워크 연결여부를 검사하고 네트워크 트래픽이 없는 기간을 측정하여 대화식 이용 정도를 판단하는 자료를 수집한다. 만일 네트워크 트래픽이 발생하면 제 2단계인 응용분류단계로 넘어간다.
- 그림 5는 CPU를 highVF 모드로 동작시킬 때와 DVFS로 동작시킬 때의 비교결과를 보여준다. 전송되는 파일의 크기는 1Mbyte, 2Mbyte, 4Mbyte, 그리고 8Mbyte로 실험하였다. 본 실험을 통하여서 CPU를 DVFS로 동작시킬 때 보다 오히려 highVF로 동작시키는 것이 평균 8%의 에너지 절약 효과가 있음을 알 수 있다.
- WNICe CISCO AIRONET 350을 사용하였다. 측정기구로는 Agilent 34970A를 사용하였다.
이론/모형
- CPU의 DVFS방법은 기존의 여러 연구들이 있다. 본 논문에서는 본 연구실에서 연구하여 발표된 모바일 임 베디드 시스템 환경에 적합하도록 배터리의 잔량을 고려하여 모바일 임베디드 시스템의 사용가능 시간을 늘려줄 수 있도록 CPU의 전압과 주파수를 조절하는 DVFS방법[8]을 채택하여 사용하였다. 그림 4는 1Mbyte의 파일을 FTP로 전송했을 때 highVF, 416MHz, 그리고 ⑻의 DVFS를 사용했을 때의 trace를 보이고 있다.
- 우리는 Bulverde PXA270 mainstonell와 CISCO AIRONET 350을 사용하여 CPU와 WNIC에서 소모되는 전력을 각각 측정하였다. 측정도구로는 Agilent 34970A를 사용하였다. 본 실험에 사용한 응용은 BE 응용으로서 ftp 응용, CBR 응용으로서 스트리밍 데이타 응용, Interactive 응용으로서 telnet 응용이다.
성능/효과
- 그림 2에서 볼 수 있듯이 CPU의 전압과 주파수가 증가하면 오히려 WNIC의 소모 전력이 줄어든다. CPU가 104MHz로 동작할 경우보다 416MHz로 동작 할 경우, listen interval 100ms와 200ms 공통으로 128kbps의 스트리밍 데이타의 경우 약 14%, 256kbps의 스트리밍 데이타의 경우 약 11%의 소모에너지 감소 효과가 있었다. 이 실험결과에 의하여 CPU와 WWIC의 소모 전력 은 서로의 전력 상태에 영향을 받음을 알 수 있다.
- 기존의 방법들은 CPU와 WNIC을 동시에 고려하지 않았으므로 CPU에 대하여는 DVFS가 효율적이라고 생각하였다. 그리고 WNICe PSM으로 동작시키는 것이 효율적이라 생각하였다. 따라서 제시되는 매커니즘과 비교 되는 기존의 매커니즘은 CPU는 DVFS, WNICe PSM 으로 동작시키는 것으로 가정한다.
- 스트리밍 데이타 응용은 일정한 비율로 패킷이 들어와 CPU 에서 디코드되어 사용되며, 사용자 대화식 이용 정도의 영향을 받지 않으므로 CPU와 WNIC의 상호영향 관계를 살펴볼 수 있는 중요한 응용이다. 기존의 방법인 Separate DPMe CPU를 QoS를 보장하는 전제하 에 가능한 낮은 전압과 주파수로, WNIC을 PSM으로 운용하는 것이었지만 실험 결과 Integrated DPM으로 할 경우 CPU를 높은 전압과 주파수로 하는 것이 오히려 WNIC의 에너지를 절감시킬 수 있음을 알 수 있었다. 그림 6은 128kbps와 256kbps의 스트리밍 데이타 각각에 대한 CPU를 DVFS로 동작시킬 때와 416MHz로 동작시킬 때의 CPU와 WNIC의 소모되는 에너지의 비교를 보여주고 있다.
- 전송되는 파일의 크기는 1Mbyte, 2Mbyte, 4Mbyte, 그리고 8Mbyte로 실험하였다. 본 실험을 통하여서 CPU를 DVFS로 동작시킬 때 보다 오히려 highVF로 동작시키는 것이 평균 8%의 에너지 절약 효과가 있음을 알 수 있다.
- 1 절에서 살펴본 바와 같이 스트리밍 데이타 응용에서는 보통 600ms 이상이 되면 현격히 QoS가 떨어질 뿐 아니라 재전송 등에 의하여 소모전력도 급격하게 증가한다. 전송되는 프레임의 bit rate이 동일할 때는 listen interval이 커질수록, 동일 listen interval에서는 전송되는 프레임의 bit rate이 커질수록 프레임 손실 발생비율이 높아짐을 알 수 있다. CBR 응용과 Interactive 응용에 대한 best listen interval을 결정하기 위해서는 세션에 대한 정보를 유지함으로써 네트워크기반 응용을 사용 중인지 예측하고 이를 통해 listen int&wal을 조절한다.
- 그림 7은 CPU를 highVF와 DVFS로 설정할 때 각각에 대해 WNIC의 모드와 listen interval 정책에 따른 소모 에너지의 비교를 보여준다. 제시되는 매커니즘에 따라 PSM모드에서 BLI를 계산하여 적용한 결과 소모에너지를 최대 25%, 평균 16%까지 줄일 수 있었다.
- 본 논문은 CPU의 전압과 주파수, 그리고 WNIC의 CAM, PSM, listen interval의 조절시 CPU 와 WNIC의 소모에너지의 상호 영향을 분석하고 이를 토대로 대역폭 사용률, 패킷 크기, 모아서 전송되는 정도, 사용되는 포트번호, 평균 요청 간격 등을 고려하여 응용들을 BE 응용, CBR 응용, Interactive 응용으로 분류하여 각 응용에 적합하게 CPU와 WNIC의 전력 모드를 설정하는 매커니즘을 제시한다. 제시되는 매커니즘을 통하여 기존의 CPU의 DVFS와 WNIC의 DPM을 단순히 결합하는 방법보다 BE 응용, CBR 응용, and Interactive 응용에 대해 평균 9%, 최대 16%의 에너지 절약 효과를 얻을 수 있었다.
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