이동형 플랫폼은 그래픽 집약적 애플리케이션, 예를 들어 모바일 게임에서 고성능을 달성하기 위해 서로 차별화된 처리 코어와 GPU를 갖춘 이종 다중처리기 시스템온칩(Heterogeneous Multiprocessor Systems-on-Chip, HMPSoCs)을 점점 더 많이 활용하고 있다. 전통적으로 에너지 효율을 위해 동적 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage Frequency Scaling, DVFS) 방식으로 CPU 및 GPU 각각에 대해 별도의 거버너(governor)를 배치하지만, DVFS를 시스템 수준에서 조율하여 추가적인 에너지 절감 기회를 포착하는 데에는 한계가 있다. 본 연구는 협력적 CPU-GPU DVFS 전략( Co-Cap )을 제안하며, 이는 CPU와 GPU의 주파수 상한(frequency capping)을 상호 시너지적으로 적용함으로써 주파수 과잉 할당을 방지하면서도 원하는 성능을 유지하는 방식으로 에너지 효율적인 CPU 및 GPU DVFS를 오케스트레이션한다. Co-Cap은 전통적 접근이 특정 소수의 모바일 게임에만 초점을 맞추는 것과 달리, 다양한 마이크로벤치마크 및 모바일 게임 전반에 적용 가능하다. 본 방법론은 주파수 상한 테이블에 대한 평가를 포함하는 세밀한 정련(refinement) 단계로 구성된 체계적 학습 단계와, 이후 배치(deployment) 단계를 사용한다. 이를 통해 다양한 그래픽 부하를 갖는 폭넓은 마이크로벤치마크 및 모바일 게임에 대해 배치가 가능해진다. 200개가 넘는 마이크로벤치마크 세트와 40개 모바일 게임을 대상으로 한 다수의 실험 결과에 따르면, Co-Cap은 프레임당 에너지 소모를 평균 8.9%(최대 18.3%) 및 7.8%(최대 27.6%), (CPU 지배적 애플리케이션에서는 16.6% 및 15.7%) 개선하며, 학습 및 배치 세트에서 각각 초당 프레임 수(FPS) 손실을 평균 0.9%와 0.85%(CPU 지배적 애플리케이션에서는 1.3% 및 1.5%)로 최소화한다. 이는 기본 CPU 및 GPU 거버너에 비해 성능 저하가 매우 작으며, ODROID-XU3 플랫폼에서 실행 시간과 전력 소모에 대한 오버헤드는 미미한 수준이다.

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