4.2 實驗結果
4.2.3 隨著
以下將有四組不同的實驗結果呈現，分別探討在不同的γ、𝑁𝑝與𝑁𝑠設定值之下，當 𝛼變動時的效能呈現。以γ = 0.5、𝑁𝑝 = 2、𝑁𝑠 = 5為第一組，再以γ = 0.6、𝑁𝑝 = 2、
𝑁𝑠 = 5為第二組，γ = 0.5、𝑁𝑝 = 3、𝑁𝑠 = 5為第三組，γ = 0.5、𝑁𝑝 = 2、𝑁𝑠 = 7為第 四組，分別介紹當設定值改變時，對於各種效能呈現的影響。
圖4.25、4.26 與 4.27 所呈現的是當γ = 0.5、𝑁𝑝 = 2、𝑁𝑠 = 5，𝛼在不同值時，任 務集合所呈現的可排程率、耗電性以及整體表現。圖 4.25 所呈現的是可排程率，所有 機制的結果皆相同，會隨著𝛼值越大而可排程率就越低，而在𝛼 = 1.0時由於平行化成本 過高，導致可排程率為0。
圖4.26 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的現象與原因整理：
1. 所有比較的機制在可排程率整體趨勢上，大部分都會隨著𝛼值變大而提升耗電性，
由於可平行化成本提高，在對可平行化任務進行平行化時，其衍生的子任務會有較 高的使用密度，因此耗電性也會因此上升。
2. 「分配方法」與「子任務相對截限時間設定方法」固定時，AllCombination 和 SameParallel 有極相似的結果，其原因如同定理 9 所述，而 EQS 在此實驗未發生特 殊狀況，因此也會有相似的結果，但由於SameParallel 只需測試少量的平行化組合，
其時間複雜度遠小於AllCombination。
3. 「子任務相對截限時間設定方法」與「測試可平行化任務之平行度組合的方式」固 定時，BF 與 FF 有極相似的結果，其原因是在分配任務之前將所有(子)任務依照使 用率(密度)由大到小排序，而 FF 在分配這些(子)任務時，效果如同將(子)任務分配 到目前計算能力足夠且剩餘最少的處理器，因此與BF 方法相似。
4. 「子任務相對截限時間設定方法」與「測試可平行化任務之平行度組合的方式」固 定時，WF 耗電性低於 BF(/FF)，是因為 WF 會將負載平均分散到各個處理器，比 起負載集中在少量處理器中會有更低的耗電性。
5. 「分配方法」與「測試可平行化任務之平行度組合的方式」固定時，EQF 耗電性低
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於EQS，因為在處理器計算能力共享機制下，可平行化任務進行平行化後，只需保 留共享集合中子任務之最大使用密度，而 EQF 的子任務之使用密度皆相同，且通常 會小於 EQS 所產生的子任務最大使用密度，因此使用 EQS 會有較大的子任務使用 密度總合，耗電性也較高。
6. 在𝛼 = 1.0時，由於所有機制皆不可排程，故無需計算耗電性。
圖4.27 所呈現的是整體表現，在趨勢上所有的機制都會隨著𝛼值增加而降低。而在 可排程率開始漸漸降低時，可以明顯的觀察到其整體表現也大幅下降並趨近於0。總結 此組實驗結果：在所有機制可排程率皆相同下，EQF+WF 的耗電性都較低，故其整體表 現有較佳的結果。
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由圖4.25 至圖 4.27 的實驗為基礎，單獨變動γ值來探討實驗結果的變化，設定值 變更為γ = 0.6、𝑁𝑝 = 2、𝑁𝑠 = 5，其各效能呈現如圖 4.28、4.29 與 4.30 所示。圖 4.28 所呈現的是可排程率，所有機制的結果皆相同，亦呈現出隨著𝛼值越大而可排程率就越 低的趨勢。
圖4.29 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的現象與原因整理：
1. 結果上亦與圖 4.26 類似，各個機制的趨勢與差異也是相似的。但由於負載量 提高，因此所有機制相較於圖4.26 的實驗會有較高的耗電性。
2. 在𝛼 = 1.0時，所有機制因不可排程，故無需計算耗電性。
圖 4.30 所呈現的是整體表現，結果上亦相似於圖 4.27。總結此組實驗結果：因耗 電性的提升導致所有機制的整體表現略為下降，但於此組實驗中 EQF+WF 仍有最佳的 整體表現。
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由圖4.25 至圖 4.27 的實驗為基礎，單獨變動𝑁𝑝值來探討實驗結果的變化，設定值 變更為γ = 0.5、𝑁𝑝 = 3、𝑁𝑠 = 5，其各效能呈現如圖 4.31、4.32 與 4.33 所示。圖 4.31 所呈現的是可排程率，所有機制的結果皆相同，亦呈現出隨著𝛼值越大而可排程率就越 低的趨勢。
圖4.32 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的現象與原因整理：
1. 結果上與圖 4.26 的各個機制的趨勢與差異是相似的。但由於可平行化任務個 數增加，因此大部分的機制相較於圖4.26 的實驗會有較高的耗電性。
2. 需額外注意的是，EQF+BF(/FF)在𝛼較低時，比圖 4.26 的實驗有更低的耗電性，
原因與圖 4.5 中γ = 0.3時所發生的特殊狀況亦是相同的，由於所有可平行化 任務的使用率佔據了大部分的𝑈，造成循序任務只有極少量的使用率，促使負 載集中於少數處理器的現象較為不彰，使耗電性下降。此特殊狀況又因𝛼提高，
使平行化成本過重而較難以彰顯其效益。
3. 在𝛼 = 1.0時，所有機制因不可排程，故無需計算耗電性。
圖 4.33 所呈現的是整體表現，在耗電性所發生的特殊狀況使 EQF+BF(/FF)的整體 表現比圖4.27 的實驗有更佳的表現。總結此組實驗結果：此組實驗中 EQF+WF 仍有最 佳的整體表現。
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由圖4.25 至圖 4.27 的實驗為基礎，單獨變動𝑁𝑠值來探討實驗結果的變化，設定值 變更為γ = 0.5、𝑁𝑝 = 2、𝑁𝑠 = 7，其各效能呈現如圖 4.34、4.35 與 4.36 所示。圖 4.34 所呈現的是可排程率，所有機制的結果皆相同，亦呈現出隨著𝛼值越大而可排程率就越 低的趨勢。
圖4.35 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的現象與原因整理：
1. 結果上與圖4.26 無太大差異，各個機制的趨勢與差異也是相似的。
2. 在𝛼 = 1.0時，所有機制因不可排程，故無需計算耗電性。
圖4.36 所呈現的是整體表現，結果上亦相似於圖 4.27。總結此組實驗結果：此組 實驗中EQF+WF 仍有最佳的整體表現。
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總結本節中的4 組實驗，以設定值γ = 0.5、𝑁𝑝= 2、𝑁𝑠 = 5為原始實驗組，分別 單獨調整γ、𝑁𝑝、𝑁𝑠的設定數值，並觀察不同參數設定下的實驗結果，做以下整理：
在可排程率的方面，於所有的實驗組中，每個機制組合的可排程率都有相同的結果。
在耗電性的方面，於本節中的 4 組實驗結果中，亦有 4.2.1 節中總結的○1 至○4 的共 通點。並且在提高𝑁𝑝的實驗組中，EQF+BF(/FF)機制在可平行化任務個數較高時，
以至於其使用率佔據了大部分的𝑈值，循序任務的使用率因此大幅降低，造成負載 集中少數處理器的現象不彰顯，而有耗電性較低的特殊狀況。
在可排程率與耗電性之整體表現的方面，由於每組實驗的每個機制組合都有相同的 結果，故可從耗電性方面觀察，而每組實驗中皆是 EQF+WF 機制會有最低的耗電 性。因此，可以得知EQF+SameParallel (/AllCombination)+WF 會有最佳的表現。
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