title: Using stochastic optimization for CPU frequency regulation in Android OS
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Иванский Юрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ivanskij Urij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Богданов Евгений Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bogdanov Evgenij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Граничин Олег Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Granicin Oleg Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063552
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32475
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы является разработка алгоритма динамического изменения частоты процессора смартфона (алгоритма DVFS) с использованием стохастической оптимизации и его апробация на реальном мобильном устройстве с целью минимизации потребляемой энергии. В рамках работы проведен обзор предметной области, описаны и классифицированы основные алгоритмы изменения частоты используемые в современных смартфонах, разработана математическая модель состояния устройства и на ее базе реализован алгоритм стохастической аппроксимации, позволяющий динамически определять наиболее энергоэффективную частоту в текущий момент времени.  Разработанный алгоритм был апробирован на устройстве Xiaomi Redmi Note 8 Pro, а также был проведен ряд тестов, доказывающих эффективность разработанного подхода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work focuses on developing a new algorithm for dynamic CPU frequency scaling of a smartphone (DVFS algorithm) based on a stochastic optimisation approach and approbation of this algorithm on a real mobile phone to minimize its energy consumption. An overview of the subject area was carried out, the existing DVFS algorithms were described and classified, a mathematical model of smartphone state was developed and a stochastic approximation algorithm was created based on this model. Finally, the resulting algorithm was implemented on a Xiaomi Redmi Note 8 Pro smartphone and some tests proving algorithm efficiency were carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Стохастическая оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: энергопотребление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм DVFS
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Android 10
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Stochastic optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: power consumption
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DVFS algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Android 10
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using stochastic optimization for CPU frequency regulation in Android OS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование стохастической оптимизации для регулировки частоты процессора в Android OS
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Bogdanov_Evgenii_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32475/1/Bogdanov_Evgenii_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 264,39 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Bogdanov_EA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32475/2/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Bogdanov_EA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 266,09 kB