]> AND Private Git Repository - mpi-energy.git/blobdiff - paper.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
Merge branch 'master' of ssh://info.iut-bm.univ-fcomte.fr/mpi-energy
[mpi-energy.git] / paper.tex
index 618e7ad3b18f464092268e75866f3d6d8051ddbb..eb3cd189d12c2e0a80a2b88a3676407e1b2f970f 100644 (file)
--- a/paper.tex
+++ b/paper.tex
@@ -228,7 +228,7 @@ our paper is to present a new online scaling factor selection method which has t
 %   paper in homogeneous clusters}
 
 
-\section{Energy model for homogeneous platform}
+\section{Energy model for homogeneous platform}
 \label{sec.exe}
 Many researchers~\cite{9,3,15,26} divide the power consumed by a processor into
 two power metrics: the static and the dynamic power.  While the first one is
@@ -285,11 +285,11 @@ function of the scaling factor $S$, as in EQ~\eqref{eq:energy}.
     \left( T_1 + \sum_{i=2}^{N} \frac{T_i^3}{T_1^2} \right) +
       \Pstatic \cdot T_1 \cdot S_1 \cdot N
 \end{equation}
-where $N$ is the number of parallel nodes, $T_i$ and $S_i$ for $i=1,\dots,N$ are
-the execution times and scaling factors of the sorted tasks.  Therefore, $T_1$ is
+where $N$ is the number of parallel nodes, $T_i$ for $i=1,\dots,N$ are
+the execution times of the sorted tasks.  Therefore, $T_1$ is
 the time of the slowest task, and $S_1$ its scaling factor which should be the
 highest because they are proportional to the time values $T_i$.  The scaling
-factors are computed as in EQ~\eqref{eq:si}.
+factors $S_i$ are computed as in EQ~\eqref{eq:si}.
 \begin{equation}
   \label{eq:si}
   S_i = S \cdot \frac{T_1}{T_i}