本論文では、仮想化RANプラットフォームのエネルギー消費を最小化するための新しいアプローチ「MemorAI」を提案する。
まず、実験的な仮想化RAN環境で、キャッシュメモリ分離メカニズムがCPU使用量とエネルギー消費に与える影響を分析した。その結果、ラストレベルキャッシュ(LLC)の戦略的な割り当てが重要であることが分かった。
そこで、MemorAIは以下の2つの要素から構成される:
この2つの要素を組み合わせることで、MemorAIは実際のシステムを劣化させることなく、ほぼ最適なLLC割り当てを行うことができる。評価の結果、MemorAIは従来の手法と比べて大幅なエネルギー消費の削減を実現できることが示された。
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Approfondimenti chiave tratti da
by Ethan Sanche... alle arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.02029.pdfDomande più approfondite