Performance-Energy Trade-offs in Smartphones
Performance-Energy Trade-offs in Smartphones
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智能手机的性能与能耗权衡
DOI：
10.1145/2988287.2989140
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chis T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chis T
在文献中，许多作品都对智能手机上的用户活动及其对电池寿命的影响进行了建模。省电模式通过节省能源来延长电池寿命，但应用程序性能会因此受到限制。我们通过研究三种策略来研究智能手机应用程序的性能与能源权衡：首先，我们提出了一个 M/M/1 歧视性处理器共享队列来充当智能手机服务器并测量 Android 应用程序的延迟；其次，我们形成性能与能量的权衡，使用包含平均延迟和功耗的目标成本函数考虑蜂窝无线电传输；第三，我们构建了一个在线 HMM 作为功耗模型，根据最近的数据传输来预测电池寿命。对于这三种策略，我们通过开源智能手机数据收集应用程序获取了超过 750 个用户的智能手机活动记录。因此，我们从我们的策略中得到三个假设：首先，使用 beta 素数分布可以很好地近似应用程序的延迟；其次，如果对蜂窝无线电的使用进行调整，随着平均延迟的减少和电池寿命的延长，功耗也会增加；第三，HMM 在数据传输和功耗率方面捕获突发性。
In the literature, numerous works have modeled user activity on smartphones and the effects on battery life. Power-saving modes prolong battery life by saving energy, but application performance is limited as a result. We investigate performance-energy trade-offs of smartphone applications by investigating three strategies: first, we propose an M/M/1 discriminatory processor sharing queue to act as a smartphone server and measure delays of Android applications; secondly, we form a performance-energy trade-off that takes into account cellular radio transfers using an objective cost function incorporating mean delay and power consumption; and thirdly, we build an online HMM to act as a power consumption model that predicts battery life given recent data transfers. For all three strategies, we obtain logged smartphone activity of over 750 users via an open-source smartphone data-collection application. Hence, we obtain three hypotheses from our strategies: first, delay of applications is approximated well using the beta prime distribution; secondly, power consumption increases as mean delay decreases with battery life prolonged if adjustments are made to cellular radio usage; and thirdly, burstiness is captured by HMMs in both data transfers and rates of power consumption.
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DOI：
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