In den letzten Jahrzehnten hat die steigende Nachfrage nach hochentwickelten Echtzeitanwendungen mit komplexen Funktionen direkt zu einem exponentiell steigenden Stromverbrauch und deutlich erh?hten Systemtemperaturen gef?hrt. Diese erh?hten Temperaturen und thermischen Schwankungen stellen eine gro e Herausforderung f?r die Systemzuverl?ssigkeit, Leistung, K?hlkosten und Leckagen dar. In diesem Buch werden die thermischen Managementf?higkeiten von zwei auf Fairness basierenden Algorithmen untersucht, n?mlich Proportional Fair (PFair) und Deadline Partitioning Fair (DP-Fair). In der Fachliteratur wird die Einf?hrung von Fairness oft als Mittel zur Erzielung von Optimalit?t in Multiprozessor-Planungsalgorithmen betrachtet. Diese Arbeit zeigt, dass diese Algorithmen im Vergleich zum allgemein verwendeten Earliest Deadline First (EDF)-Algorithmus unter ?hnlichen Bedingungen sowohl in Einprozessor- als auch in Multiprozessor-Umgebungen ein besseres W?rmeprofil aufweisen. Es wird eine Simulation f?r ein Modell mit periodischen Aufgaben durchgef?hrt. Die erzielten Ergebnisse sind ermutigend und zeigen, dass die Verwendung von auf Fairness basierenden Algorithmen die Betriebstemperatur, die Spitzentemperatur und die thermischen Schwankungen reduziert.
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