Design and Evaluation of a Task Characterization Model for Performance Control of Embedded Devices at Runtime

Abstract

When the CPU performance is not fully used by the software, energy is wasted. The goal of this thesis is to improve assessing task properties at runtime to be able to sense the software utilization of the CPU performance. This allows selecting more energy efficient frequency and voltage settings by applying Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS). Debug and trace features are available on multiple different Cortex-M CPUs. This thesis evaluates the debug and trace features as a resource for assessing task properties. A feedback mechanism is designed and implemented that uses the trace features without dedicated hardware debug probes. 69 different Bristol/Embecosm Embedded Benchmark Suite (BEEBS) tasks are selected to measure task properties with the task characterization model and to measure the energy efficiency at different hardware configurations. Lastly, the measured task properties are evaluated by their ability to sense the performance utilization by the use of energy measurements. The task characterization model detects whether tasks have a high flash, low RAM or special peripheral access. It can also track the number of cycles the CPU is sleeping or how many instructions are executed for a specific task. A threshold technique that uses the task property cycles per instruction selects the most energy efficient or a more energy efficient frequency setting for 78.7% of all processing tasks. Thereby, the task property only needs to be traced at a single CPU frequency. The BEEBS tasks use up to 35% less energy with 30% longer execution time by reducing the CPU frequency. Tracing the task property instructions executed additionally increases the power consumption of BEEBS tasks by 6.32% to 8.01%, but tracing does not always need to be active.

Nutzt eine Software die Leistung der CPU nicht vollständig, so wird Energie verschwendet. Ziel dieser Thesis ist es, das Zuweisen von Task-Eigenschaften während der Laufzeit zu optimieren, sodass die Nutzung der CPU-Leistung erkannt wird. Dabei können mit Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) energieeffizientere Frequenz- und Spannungseinstellungen ausgewählt werden. Auf mehreren Cortex-M CPUs sind “debug and trace features” vorhanden. Letztere werden in dieser Arbeit evaluiert, um Task-Eigenschaften zu messen. Es wird ein Feedback-Mechanismus entworfen und implementiert, der die “trace features” ohne dedizierte Debug-Adapter nutzt. 69 verschiedene Bristol/Embecosm Embedded Benchmark Suite (BEEBS) Tasks werden ausgewählt, um Task-Eigenschaften sowie die Energieeffizienz mit verschiedenen Hardwareeinstellungen zu messen. Zuletzt wird unter der Hinzunahme von Energiemessungen evaluiert, ob durch die gemessenen Task-Eigenschaften die Nutzung der CPU-Leistung erkennbar ist. Das Modell zur Task-Charakterisierung zeigt an, ob Tasks einen hohen Flash, eine niedrigen RAM oder Peripherie-Zugriff besitzen. Es kann außerdem detektieren, für wie viele Zyklen eine CPU schläft oder wie viele Instruktionen für einen Task ausgeführt werden. Mit der Task-Eigenschaft “Zyklen pro Instruktionen” können für 78,7 % aller Tasks die effizienteste oder eine effizientere Frequenzeinstellung erkannt werden. Hierbei muss die Task-Eigenschaft nur bei einer einzigen Frequenzeinstellung gemessen werden. Durch Reduzierung der CPU-Frequenz nutzen einige BEEBs Tasks bis zu 35 % weniger Energie bei nur 30 % längerer Laufzeit. Der Verbrauch der BEEBS Tasks wird beim Messen der ausgeführten Instruktionen um 6,32 % bis 8,01 % zusätzlich erhöht, doch das Messen der Task-Eigenschaften muss nicht durchgehend aktiv sein.