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Ember: Task Wakeup Sequence-Based Energy Optimization for Mobile Web Browsing
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AI
DOI：10.1145/3757918.png)
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摘要
En 中文
现有Android系统在移动网页浏览过程中存在能耗低效问题，这归因于缺乏对应用层上下文的认识。仅从系统级数据推断此类上下文具有挑战性，但一个有前景的方案是利用任务唤醒事件序列（其中一项任务激活另一项任务）。这些序列与所用网页类型存在相关性。本文提出Ember，一种专为移动网页浏览设计、仅利用任务唤醒序列的轻量级且响应迅速的电源管理系统。Ember引入基于神经网络的方案预测最优CPU限制值，以解决三大关键挑战：（1）通过针对任务唤醒序列定制的Word2Vec基嵌入方案，将作为自然语言字符串给出的任务名称嵌入有意义的向量；（2）采用触控驱动的分层推理方法最小化推理开销，该方法结合轻量级逻辑回归与高精度神经网络，以平衡响应性与效率；（3）通过交互自适应限制机制调整不同用户交互阶段的约束，以适应页面内交互动态。在商用Android智能手机上的实现表明，Ember在广泛网页范围内将功耗降低了6.2%-31.2%，同时保持了用户感知的体验质量（QoE）。
Keyword:
Energy-aware scheduling
Mobile web applications
Task wakeup sequences
Neural networks
期刊
IF:
2.6
论文数:
238
被引数:
2.3K
机构
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