Intermittently powered devices rely on opportunistic energy-harvesting to function, leading to recurrent power interruptions. This paper introduces DiCA, a proposal for a hardware/software co-design to create differential check-points in intermittent devices. DiCA leverages an affordable hardware module that simplifies the check-pointing process, reducing the check-point generation time and energy consumption. This hardware module continuously monitors volatile memory, efficiently tracking modifications and determining optimal check-point times. To minimize energy waste, the module dynamically estimates the energy required to create and store the check-point based on tracked memory modifications, triggering the check-pointing routine optimally via a nonmaskable interrupt. Experimental results show the cost-effectiveness and energy efficiency of DiCA, enabling extended application activity cycles in intermittently powered embedded devices.


翻译:间歇供电设备依赖机会性能量采集技术运行,导致频繁的电力中断。本文提出DiCA,一种面向间歇性设备创建差分检查点的软硬件协同设计方案。DiCA利用低成本硬件模块简化检查点生成过程,降低检查点生成时间与能耗。该硬件模块持续监控易失性存储器,高效追踪数据变更并确定最佳检查点时机。为最小化能量浪费,模块基于跟踪的内存变更动态估算创建和存储检查点所需的能量,通过不可屏蔽中断触发最优检查点例程。实验结果表明,DiCA具有成本效益和能量效率,能够延长间歇供电嵌入式设备的应用活动周期。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年10月9日
Arxiv
17+阅读 · 2021年7月18日
VIP会员
最新内容
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
4+阅读 · 8月2日
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
4+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
12+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
10+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
6+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
9+阅读 · 7月31日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员