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02.07.2020

Dynamic speed scaling minimizing expected energy consumption for real-time tasks

Zeitschrift:
Journal of Scheduling
Autoren:
Bruno Gaujal, Alain Girault, Stephan Plassart
Wichtige Hinweise
This work has been partially supported by the LabEx PERSYVAL-Lab.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper proposes a discrete time Markov decision process approach to compute the optimal on-line speed scaling policy to minimize the energy consumption of a single processor executing a finite or infinite set of jobs with real-time constraints. We provide several qualitative properties of the optimal policy: monotonicity with respect to the jobs parameters, comparison with on-line deterministic algorithms. Numerical experiments in several scenarios show that our proposition performs well when compared with off-line optimal solutions and out-performs on-line solutions oblivious to statistical information on the jobs.

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