Bao: 간헐적 컴퓨팅을 위한 자동 영역 배치 및 메모리 할당

간헐적 컴퓨팅(Intermittent computing)은 배터리가 없는 임베디드 장치가 가혹한 환경에서 작동할 수 있게 하지만, 잦은 전원 실패는 프로그램 실행을 중단시키고 파워 사이클 전반에 걸쳐 상태를 신중하게 관리해야 하는 문제를 야기합니다. 핵심 과제는 체크포인팅(checkpointing)의 에너지 오버헤드를 최소화하면서 메모리 일관성(memory consistency)과 순전진(forward progress)을 모두 보장하는 것입니다. 최근 컴파일 타임 접근 방식들은 에너지 버퍼에 들어갈 수 있는 영역들을 식별합니다. 런타임 시, 장치는 이 영역들 사이에서 대기하며 재충전됩니다. 하지만 이러한 방식들은 여전히 지역적 결정에 전념하고 전역적으로 더 낮은 오버헤드의 경계 배치를 놓칠 수 있는 탐욕적(greedy) 또는 경로 국소적(path-local) 휴리스틱에 의존합니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 Bao라는 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 문제를 혼합 정수 선형 계획법(mixed-integer linear program)으로 공식화하여 최적의 에너지 인식 영역 형성 및 메모리 할당 결정을 공동으로 찾아내며 형식적인 정확성 보장(formal correctness guarantees)을 제공합니다. 우리는 모든 실현 가능한 해가 에너지 안전성을 보장함을 증명하고, 이 접근 방식을 LLVM에 구현했습니다. 3가지 커패시터 크기에 걸친 13개 벤치마크에서 수행한 우리의 평가는 Bao가 기존 베이스라인보다 우수한 성능을 보여주었으며, 평균적으로 실행 속도는 10% 빨라지고 영역 경계 충돌(region boundary hits)은 52% 적었습니다.