本文選題：綠色計算 + 能耗度量��； 參考：《計算機學報》2018年03期

【摘要】：計算機系統(tǒng)的性能優(yōu)化研究早期關注硬件性能,后來更關注軟件性能.能耗優(yōu)化研究與之類似,近年來,面向軟件或代碼的系統(tǒng)能耗優(yōu)化方法研究受到重視,而算法作為代碼的抽象,其能耗評價技術更是一個研究重點.現有算法能耗研究大多針對特定算法以及特定運行環(huán)境,且和編程語言或硬件特性相關,并不具有普適性.比照算法的時間復雜度和空間復雜度,提出能耗復雜度是認知算法能耗特性的有效模型.首先,以圖靈機為起點,建立更適于算法能耗分析的能耗圖靈機,并定義算法能耗復雜度,為評價和優(yōu)化算法能耗提供理論依據;然后,分析算法能耗與算法空間復雜度、時間復雜度、存儲和運算語句的交叉度之間的關系,并設計利用后兩者推導能耗復雜度的方法;最后,實驗驗證算法能耗復雜度的正確性.能耗復雜度的定義將為設計更低能耗的算法、算法選擇以及算法能耗優(yōu)化提供理論依據.
[Abstract]:Performance optimization of computer systems focused on hardware performance early and software performance later. The research on energy consumption optimization is similar to that in recent years, software or code-oriented system energy consumption optimization methods have been paid attention to, and algorithm as the abstraction of code, its energy consumption evaluation technology is a research focus. Most of the existing algorithms are focused on specific algorithms and specific running environments, and they are not universal because they are related to programming language or hardware characteristics. Compared with the time and space complexity of the algorithm, the energy consumption complexity is an effective model for the cognitive algorithm. First of all, taking Turing machine as the starting point, the energy consumption Turing machine which is more suitable for algorithm energy consumption analysis is established, and the algorithm energy consumption complexity is defined to provide the theoretical basis for evaluating and optimizing the algorithm energy consumption. Then, the algorithm energy consumption and algorithm space complexity are analyzed. The relationship between the time complexity, the crossover between storage and operation sentences, and the method to deduce the energy consumption complexity by using the latter two are designed. Finally, the correctness of the energy consumption complexity of the algorithm is verified by experiments. The definition of energy complexity will provide a theoretical basis for the design of lower energy consumption algorithms, algorithm selection and optimization of algorithm energy consumption.
【作者單位】： 東北大學軟件學院;東北大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61433008,61672143,61662057,61502090,61402090)資助
【分類號】：TP301.6

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1974251