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Power Management
Typ: Vorlesung
Lehrstuhl: Systemarchitektur
Semester: WS 2008/2009
Ort:

Montag SR 131 (Geb. 50.34), Dienstag SR 236 (Geb. 50.34)

Zeit:

Montag 14.00 - 15.30, Dienstag 9.45 - 11.15

Beginn: 27.10.2008
Dozent:

Prof. Dr. Frank Bellosa

SWS: 2
ECTS: 3
LVNr.: 24127
Hinweis:

Auszeichnung

Vorlesungen

Datum Dozent Thema Dokumente
27.10.2008 F. Bellosa Introduction pdf, 2up.pdf
28.10.2008 A. Merkel Praktikum Power Management pdf
03.11.2008 F. Bellosa CPU Power Management pdf, 2up.pdf
04.11.2008 A. Merkel Praktikum  
10.11.2008 F. Bellosa CPU Power Management  
11.11.2008 F. Bellosa CPU Power Management pdf, 2up.pdf
17.11.2008 F. Bellosa CPU Power Management pdf, 2up.pdf
18.11.2008 F. Bellosa CPU Power Management pdf, 2up.pdf
24.11.2008 F. Bellosa CPU Power Management pdf, 2up.pdf
    Andreas Merkel, Frank Bellosa: Task Activity Vectors pdf
25.11.2008 A. Merkel Praktikum  
01.12.2008 F. Bellosa CPU Power Management pdf, 2up.pdf
02.12.2008 F. Bellosa ACPI pdf, 2up.pdf
08.12.2008 F. Bellosa Disk Power Management pdf, 2up.pdf
09.12.2008 F. Bellosa Memory Power Management pdf, 2up.pdf
15.12.2008 F. Bellosa Battery Power Management pdf, 2up.pdf
16.12.2008 S. Kellner Sensor Network Power Management pdf, 2up.pdf
22.12.2008 F. Bellosa Cluster Power Management pdf, 2up.pdf
12.01.2009 F. Bellosa Conclusion, EvaSys Evaluation pdf
13.01.2009 A. Merkel Praktikum  
19.01.2009 A. Merkel Vorführung der Messumgebung pdf
20.01.2009 A. Merkel Praktikum  
26.01.2009 A. Merkel Praktikum  
27.01.2009 A. Merkel Praktikum  
02.02.2009 A. Merkel Praktikum  
03.02.2009 A. Merkel Praktikum  
09.02.2009 A. Merkel Vorstellung der Ergebnisse  
10.02.2009 A. Merkel Praktikum  

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Inhalt

Eine Steigerung der Rechenleistung bei gleichzeitiger Miniaturisierung wird in kommenden Rechnergenerationen nur möglich sein, wenn ein sinnvoller Umgang mit den vorhandenen Energieressourcen und eine Ableitung der entstehenden Wärme gewährleistet werden können.

Einzig das Betriebssystem kennt alle strukturellen Eigenschaften der Hardware wie auch der laufenden Software, die implizit durch die Aktivierung von Hardwarekomponenten Energie verbraucht. Wegen dieser Vermittlerrolle kann das Betriebssystem die Hardwarekomponenten in den jeweils für das Gesamtsystem optimalen Betriebsmodus versetzen und die Verweildauer in den jeweiligen Betriebsmodi durch eine energiebewusste Aktivitätensteuerung beeinflussen. Ein Betriebsmodus mit reduzierter Energieaufnahme impliziert dabei in der Regel eine reduzierte Geschwindigkeit bzw. eine höhere Zugriffsverzögerung.

Die Vorlesung führt in die Problematik der energiekritischen Systeme ein und stellt Ansätze zur Erfassung, Drosselung und Optimierung der Energieaufnahme von Prozessoren, Speichermodulen und Ein-/Ausgabegeräten vor.