Studying Energy Trade Offs in Offloading Computation/Compilation in Java-Enabled Mobile Devices Autores: Chen, G., Kang, B., Kandemir, M., Vijaykrishnah,

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1 Studying Energy Trade Offs in Offloading Computation/Compilation in Java-Enabled Mobile Devices Autores: Chen, G., Kang, B., Kandemir, M., Vijaykrishnah, N., Irwin, M., Chandramouli, R. Marcelo Veiga Neves, Ricardo Miotto Redin {mvneves,rmredin}@inf.ufrgs.br

2 Roteiro Tema Motivação e Estado da Arte Objetivos Análises –Plataforma e Parâmetros de Execução –Estratégias de Execução Resultados Conclusões Avaliação

3 Tema Economia de energia em dispositivos móveis que utilizam Java, através de execução/compilação remota

4 Motivação Proliferação de dispositivos móveis Uso de Java em dispositivos móveis: –Independência de plataformas –Facilidade de desenvolvimento O tempo de vida das baterias é um fator limitante nos ambientes móveis Aumento na taxa de transmissão wireless: –2Mbps para tecnologia 3G, esperado mais de 100Mbps para 4G Possibilidade de execução de tarefas que consomem energia em um servidor remoto

5 Estado da Arte Existem várias pesquisas [3, 4, 5, 6] que exploram trade offs para reduzir o consumo de energia No entanto, o uso de Java tem algumas particularidades: –Interpretação de bytecodes (JVM) –Compilador JIT (otimização) Código nativo reduz o consumo Compilação e otimização consome energia

6 Objetivos Avaliar oportunidades para economizar energia através de “cooperação” entre cliente (dispositivo móvel) e servidor Testar as possibilidades de execução/compilação remota de componentes de software Tratar casos em que os componentes: –acessam E/S do dispositivo –possuem estado –não tem custo previsível –freqüentemente invocam métodos de outros componentes

7 Plataforma e Parâmetros de Execução Ambiente simulado consiste de um servidor SPARC 750MHz (resource-rich) e um cliente PDA microSPARC 100MHz (simulado) conectando-se por W-CDMA; Ferramentas: Shade(simulador de instruções SPARC), LaTTe JVM(simulada), SimplePower (simulador de potência); Quatro níveis de potência de transmissão de dados pela rede W-CDMA; Aplicações de teste: Filtro de Mediana, Filtro Passa-Alta, Detector de Bordas, Avaliação de Funcões (Function- Evaluator), Explorador de Caminhos (PathFinder), Quicksort, DBQuery(SpecJVM98) e Jess(SpecJVM98).

8 Estratégias de Execução Estáticas: –Remote: Componentes são executados no servidor; –Interpreter: Componentes são executados localmente em interpretador de bytecode; –Local1: Componentes compilados (JIT) e executados no cliente; –Local2: Componentes compilados (JIT) com otimizações conhecidas e executados no cliente; –Local3: Componentes compilados (JIT) com muitas otimizações e executados no cliente; Adaptatívas: –Compilação Local/Execução adaptativa(AL): Adaptativamente escolhe qual a melhor estratégia de execução para cada componente; –Compilação e Execução Adaptativa(AA): Tanto compilação quanto execução são adaptativas.

9 Resultados Combinação de estratégias de execução com condições de rede e tamanho dos parâmetros gerou 24 cenários; Enfatiza que a escolha da estratégia de execução tem impacto no consumo de energia; Interpretação é geralmente mais custosa energeticamente que compilação; Escolher adaptativamente o melhor método de execução/compilação em cada cenário é uma solução promissora.

10 Trabalhos Relacionados Rudenko et al [1] realiza execução de toda a aplicação remotamente medindo o impacto do tamanho da entrada; 21% de ganho de bateria com a migração de processos segundo Othman e Hailes [2]; Li et al [3] framework que define a divisão de tarefas entre o cliente e o servidor estaticamente; Vários trabalhos sobre compilação remota (JIT) demonstram vantagens nesta estratégia; Vários trabalhos demonstram ganhos com otimizações de potência nos dispositivos móveis.

11 Conclusões Consumo de energia é um fator-chave em dispositivos móveis; Consumo de energia é uma área em foco na pesquisa de sistemas embarcados; Java interpretado permite a independência de plataforma ao custo de energia e tempo de execução em dispositivos móveis; Nem sempre a compilação/execução remota é a melhor solução; A evolução do dispositivos aumenta a margem para pesquisa nesta questão.

12 Avaliação Motivação e estado-da-arte: –Nota: 5 Problemas a resolver e Modelo: –Nota: 5 Protótipo: –Nota: 3 Resultados: –Nota: 4 Comparação com trabalhos relacionados: –Nota: 5 Redação e formatação: –Nota: 4

13 Referências [1] A. Rudenko, P. Reiher, G.J. Popek, and G.H. Kuenning. “Saving Portable Computer Battery Power through Remote Process Execution,” Mobile Computing and Comm. Ver., no. 1, pp. 19-26, Jan. 1998. [2] M. Othman and S. Hailes, “Power Conservation Strategy for Mobile Computers Using Load Sharing,” Mobile Computing and Comm. Ver., no. 1, pp. 44-50, Jan. 1998. [3] Z. Li, C. Wang, and R. Xu, “Computation Offloading to Save Energy on Handheld Devices: A Partition Scheme,” Proc. Int’l Conf. Compilers, Architectures and Synthesis for Embedded Systems, pp. 238-246, Nov. 2001. [4] J. Flinn and M. Satyanarayanan, “Energy-Aware Adaptation for Mobile Applications,” Proc. 17th ACM Symp. Operating Systems Principles, Dec. 1999.

14 Referências (cont.) [5] U. Kremer, J. Hicks, and J. Rehg, “A Compilation Framework for Power and Energy Management on Mobile Computers,” Proc. 14th Int’l Workshop Parallel Computing, Aug. 2001. [6] Z. Li, C. Wang, and Z. Li, “Task Allocation for Distributed Multimedia Processing on Wirelessly Networked Handheld Devices,” Proc. 16th Int’l Parallel and Distributed Processing Symp., Apr. 2002.