Оцінка енергоспоживання інструкцій опрацювання даних

Abstract

Використання вбудованих та автономних систем набуває у наш час широкого поширення. Ключові вимоги до приросту швидкодії відтісняються сьогодні на задній план проблемою мінімального енергоспоживання. Оптимізацію енергоспоживання можна проводити в кількох напрямках. Найбільш універсальним з них є метод оптимізації програмного забезпечення. Для оцінки енергоспоживання програмного забезпечення рекомендовано узагальнити дані експериментів за допомогою нейронних мереж. Розглянуто методику формування навчальної вибірки для оцінки енергоспоживання на прикладі інструкцій опрацювання даних процесорного ядра ARM7TDMI.В современном мире широко используются встроенные и автономные системы. Если раньше ключевые требования предъявлялись к увеличению быстродействия, то сейчас на передний план выходит проблема минимального энергопотребления. Оптимизацию энергопотребления можно проводить в нескольких направлениях. Наиболее универсальным из них является метод оптимизации программного обеспечения. Для оценки энергопотребления программного обеспечения рекомендуется обобщить данные экспериментов с помощью нейронных сетей. Рассмотрена методика формирования учебной выборки для оценки энергопотребления инструкций на примере инструкций обработки данных процессорного ядра ARM7TDMI.Nowadays embedded and autonomous systems are widely used. The performance requirements that were important previously are substituted with the requirements of the minimal power consumption. Optimisation of power consumption can be provided in different ways. The most flexible approach is optimisation of the software. It is proposed that experimental data must be generalised with the help of neural networks in order to estimate the power consumption during software executing. Methodology of development of training set for the estimation of power consumption of instructions will be represented. Data-processing instructions of ARM7TDMI will be used as reference.