Online Speed Scaling Based on Active Job Count to Minimize Flow Plus Energy
Online Speed Scaling Based on Active Job Count to Minimize Flow Plus Energy
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基于活动作业计数的在线速度扩展，以最大限度地减少流量和能源
DOI：
10.1007/s00453-012-9613-y
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
1.1
通讯作者：
Lam T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lam T
本文涉及在线调度算法，旨在最小化总流程时间加上能源使用。结果分为两部分。首先，我们考虑经过充分研究的“简单”速度缩放模型，并展示如何分析离散改变速度的速度缩放算法（称为 AJC）。这与之前不断改变速度的算法形成对比。更有趣的是，AJC 承认具有更好的竞争比，并且没有使用额外的速度。在第二部分中，我们将研究扩展到更通用的速度扩展模型，其中处理器可以进入睡眠状态以进一步节省能源。提出了一种称为 IdleLonger 的新睡眠管理算法。该算法与 AJC 结合使用，给出了第一个在通用模型中最小化总流动时间和能量的竞争算法。
This paper is concerned with online scheduling algorithms that aim at minimizing the total flow time plus energy usage. The results are divided into two parts. First, we consider the well-studied “simple” speed scaling model and show how to analyze a speed scaling algorithm (called AJC) that changes speed discretely. This is in contrast to the previous algorithms which change the speed continuously. More interestingly, AJC admits a better competitive ratio, and without using extra speed. In the second part, we extend the study to a more general speed scaling model where the processor can enter a sleep state to further save energy. A new sleep management algorithm called IdleLonger is presented. This algorithm, when coupled with AJC, gives the first competitive algorithm for minimizing total flow time plus energy in the general model.
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