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Description:
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit energieeffizienten Scheduling-Algorithmen für Echtzeitsysteme. Es werden Verfahren zur Energieeinsparung vorgestellt, welche die Rechenleistung des Prozessors an die jeweiligen Erfordernisse anpassen und dennoch eine fristgerechte Ausführung der Echtzeittasks garantieren. Entsprechend den Anforderungen im praktischen Umfeld, liegt bei der Entwicklung der neuen Algorithmen ein besonderes Augenmerk auf Prozessoren mit diskreten Frequenzen und auf Echtzeittasks, die ungewisse Laufzeiten aufweisen. Eine formale Beschreibung der betrachteten Echtzeitsysteme erlaubt es, allgemeine Entscheidungskriterien aufzustellen, mit denen sich die Voraussetzungen zum Einsatz energieeffizienter Algorithmen vorab überprüfen lassen. Unter Betrachtung verwandter Arbeiten werden grundlegende Vorgehensweisen der Energieminimierung bei Echtzeitsystemen und deren Einschränkungen diskutiert. Um das Potential zur Energieeinsparung weiter auszuschöpfen, betrachten wir hybride Verfahren zur Frequenzskalierung, welche eine compilergestützte Instrumentierung des Programmcodes mit einem Verfahren zur Ermittlung der verfügbaren Zeit kombinieren. Das vorgestellte Instrumentierungsschema ist nicht auf die Verwendung im Kontext eines einzelnen Programms eingeschränkt, sondern kann beispielsweise auch in gemeinsam genutzten Befehlsbibliotheken eines Betriebssystems eingesetzt werden. Als weiterer Beitrag wird ein probabilistisches Verfahren vorgestellt, welches den zu erwartenden Rechen- und Energieaufwand unter Einbeziehung sowohl des aktuellen Tasks als auch der zukünftigen Systemlast modelliert. Nach einer eingehenden, theoretischen Betrachtung des Problems lassen sich Optimalitätskriterien aufstellen und zur Bestimmung exakter Lösungen verwenden. Alle vorgeschlagenen Algorithmen werden in Experimenten mit anderen Ansätzen aus der Literatur verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die neuen Scheduling-Algorithmen effizient sind und andere Verfahren teilweise weit übertreffen. ; This thesis considers ...