4.2 實驗結果
4.2.1 隨著γ變動的效能呈現結果
以下將有四組不同的實驗結果呈現，分別探討在不同的𝑁𝑝、𝛼與𝑁𝑠設定值之下，當 γ變動時的效能呈現。以𝑁𝑝 = 1、𝛼 = 0.2、𝑁𝑠 = 7為第一組，再以𝑁𝑝 = 2、𝛼 = 0.2、
𝑁𝑠 = 7為第二組，𝑁𝑝 = 2、𝛼 = 0.3、𝑁𝑠 = 7為第三組，𝑁𝑝 = 2、𝛼 = 0.2、𝑁𝑠 = 9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4.1、4.2 與 4.3 所呈現的是當𝑁𝑝 = 1、𝛼 = 0.2、𝑁𝑠 = 7，γ在不同值時，任務集
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合所呈現的可排程率、耗電性以及整體表現。圖4.1 所呈現的是可排程率，可以觀察到 所有機制的結果皆相同，可排程率皆為1.0。而在γ = 1.0時，由於任務集合的負載過高，
導致可排程率為0。
圖4.2 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的的現象與原因整理：
1. 所有比較的機制在可排程率整體趨勢上，皆會隨著γ值變大而提升耗電性。
2. 當子任務之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 相同時，BF 分配法和 FF 分配法的耗電性結果幾乎一樣，原因在於分配任務之 前將所有(子)任務依使用率(密度)排序過，而 FF 分配法會將使用率(密度)較大 的(子)任務按照處理器順序分配下去，意義上相當於把(子)任務分配到計算能 力剩餘最少的處理器，因此與BF 分配法有幾乎相同的結果。
3. 當任務的分配方法與子任務之相對截限時間設定方法相同時，比較使用不同的 測試可平行化任務之平行度組合的方式AllCombination 和 SameParallel，可以 發現無論是使用哪一種分配機制與相對截限時間設定方法都有一樣的結果，這 也驗證了定理9 的論述。而需要強調的是，由於實驗中的可平行化任務之可平 行化片段的執行時間較為相近，使用 EQS 時也較難發生 3.2 節中的定理 9 所 提到的特殊情況，故在結果呈現上也會有AllCombination 與 SameParallel 的結 果相同的情形。因此在所有實驗中，無論哪種方法組合，採用哪種測試可平行 化任務之平行度組合的方式，其結果都一樣。
4. 在處理器計算能力可以共享的機制下，無論是何種任務分配法，都可以驗證使 用EQF 來設定可平行化任務衍生的子任務之相對截限時間，比使用 EQS 能有 更低的使用密度，處理器能以較低速度執行，因此有較低的耗電性。
5. 在分配法的方面，無論使用EQF 或 EQS，在結果上 WF 都比 BF 與 FF 有更低 的耗電性，由於WF 的特性會將負載平均分散到每個處理器，其效果比集中負 載於少量幾個處理器更為省電。
6. 需要特別觀察的地方是，當使用 EQS+WF 機制且γ = 0.9時，其耗電性高過
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EQF +BF(/FF)機制，其原因為當γ = 0.9時，系統的負載量非常高，此時幾乎 每個處理器都處於高度負載的情形，WF 分散負載的優勢在此情形僅小幅勝於 BF(/FF)，又因使用 EQS 會 EQF 額外多出些許的使用密度，並且在 BF(/FF)的 機制下，會造成7 個處理器上的使用密度與使用率總和幾乎接近 1，而只剩下 一個處理器上的使用密度與使用率總和較低。整合上述原因分析個別處理器上 的負載分布情形，在此特殊情況中，因WF 特性會使每個處理器的負載非常相 近，且僅略低於BF(/FF)大部分的處理器之負載，但決定性的差距在於 BF(/FF) 其 中 一 個 處 理 器 有 相 對 較 低 的 負 載 ， 因 此 在 計 算 過 整 體 的 耗 電 性 後 ， EQF+BF(/FF)會少於 EQS+WF。
7. 當γ = 1.0時，由於可排程率為 0，因此無法呈現耗電性。
圖4.3 所呈現的是整體表現，在趨勢上所有的機制都會隨著γ值增加而降低，由於 可排程率皆相同，因此影響整體表現下降的主要原因來自耗電值的提高。當γ = 1.0時，
所有機制皆為不可排，因此導致在整體表現上的數值為0。而整體表現的數值越高代表 效能越佳，因此可以觀察圖表並歸納實驗結果：WF 可以有效分散負載降低整體耗電性，
而EQF 亦能比 EQS 產生出較小的使用密度總和，因此在此組實驗中，無論γ值為多少，
EQF+WF 都能有最佳的結果。
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由圖4.1 至圖 4.3 的實驗為基礎，我們將單獨變動𝑁𝑝值來探討實驗結果的變化，設 定值變更為𝑁𝑝 = 2、𝛼 = 0.2、𝑁𝑠 = 7，其各效能呈現如圖 4.4、4.5 與 4.6 所示。圖 4.4 所呈現的是可排程率，可以觀察到在γ = 0.9時，不分何種分配法，出現了 EQS 的可排 程率為0，而 EQF 的可排程率為 1.0 的差異。由於此時的負載已經相當高，加上此組實 驗多了一個可平行化任務，進行平行化時就會額外增加更高的使用密度，又因使用EQS 比使用 EQF 會產生較高的使用密度，因此相較於圖 4.1 的實驗，此組實驗中使用 EQS 的所有機制都提早降低了可排程率。
圖4.5 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的的現象與原因整理：
1. 所有機制組合在整體趨勢上與圖4.2 的實驗相似，皆是隨γ值變大而提升耗電 性，但由於𝑁𝑝 = 2導致平行化後使用密度增加幅度較大，會提早發生不可排程 狀況，因此無需計算耗電性，因此在圖表中γ = 1.0沒有呈現實驗結果。
2. 由於有較多的可平行化任務，在進行平行化時將會額外導致較高的使用密度，
因此可以觀察到此組實驗比圖4.2 有稍高的耗電性。
3. 依舊可以由此組實驗發現 BF 與 FF 的結果會相同；以及選用不同測試可平行 化任務之平行度組合的方式也有相同的實驗結果。
4. 在此組實驗中仍可觀察到在大部分的情況下，使用EQF 的結果優於 EQS，且 WF 的結果也優於 BF(/FF)。
5. 其中需要特別注意兩個特別的情況：分別在γ = 0.3與γ = 0.8，EQF+ BF(/FF) 的耗電值低於了EQS+WF 的耗電值。γ = 0.8時所發生的現象與圖 4.2 中的特 殊情況原因是一樣的，由於𝑁𝑝 = 2使得使用密度增加幅度變大，因此該現象也 提早於γ = 0.8發生。至於γ = 0.3時所發生的現象，是因為當γ = 0.3時，代 表任務總使用率上限值𝑈 = 2.4，𝑁𝑝最高可為2，而根據任務使用率分配辦法，
當𝑁𝑝 = 2時，所有的可平行化任務的使用率將佔據大部分的𝑈，並且可以生成 循序任務的𝑈值將所剩不多。因此在𝑁𝑝 = 2、γ = 0.3時所生成的任務集合中，
只會有非常少量的循序任務。而在 BF(/FF)的方面，循序任務的使用率較低，
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因此可以分配到負載已極高的處理器上，當循序任務個數減少時，負載集中的 現象就較不明顯。雖然WF 會將循序任務的負載分散掉，但由於這些循序任務 的使用率總和不大，因此影響很小。又因EQF 的優勢使負載低於 EQS。因此 在γ = 0.3時，造成了 EQF +BF(/FF)的耗電值會比 EQS +WF 低。
圖4.6 所呈現的是整體表現，趨勢上也是隨著γ上升而遞減，可排程率皆相同下，
耗電性的變化會反映在整體表現的趨勢上，圖 4.5 中的兩個特殊情況也反映在了圖 4.6 上。而在γ = 0.9時，可以觀察到使用 EQS 的所有機制已無法呈現，而 EQF 仍有數值 存在，原因來自於此時採用EQS 的機制已不可排程，而 EQF 的可排程率仍維持在 1.0。
由於此組實驗有較高的𝑁𝑝，也因此產生了更多的使用密度，因此每個機制的整體耗電性 也隨之提升，在此也造成了整體表現之數值大幅下降。總結此組實驗結果：因增加了可 平行化任務導致所有機制的耗電性提升，但EQF+WF 仍有最佳的整體表現。
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由圖 4.1 至圖 4.3 的實驗為基礎，單獨變動𝛼值來探討實驗結果的變化，設定值變 更為𝑁𝑝 = 1、𝛼 = 0.3、𝑁𝑠 = 7，其各效能呈現如圖 4.7、4.8 與 4.9 所示。圖 4.7 所呈現 的是可排程率，其結果與圖 4.1 之結果相同，同樣的於γ = 1.0時，所有機制組合的可 排程率皆下降至0。
圖4.8 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的的現象與原因整理：
1. 結果上亦與圖4.2 相似，各個機制的趨勢與差異也是相似的。但由於平行化成 本提高了，使用EQF 或 EQS 的機制，將可平行化任務進行平行化後衍生的子 任務都會有相對較高的使用密度。因此，此組實驗的整體耗電性會比圖4.2 的 耗電性略高。
2. 於γ = 0.9時，所發生的 EQS+WF 機制耗電性高於 EQF+BF(/FF)機制的特殊情 況，在此組實驗中也發生了。
3. 當γ = 1.0時，由於可排程率為 0，因此無法呈現耗電性。
圖 4.9 所呈現的是整體表現，結果上亦相似於圖 4.3，趨勢也是相似的，但可以觀 察到所有機制的整體表現之數值會低於圖 4.3 的數值，這是因為𝛼的增加導致耗電性的 提升，進而使整體表現降低。而當γ = 1.0時，因所有機制的可排程率為 0，故無結果 可呈現。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4.1 至圖 4.3 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𝑁𝑝 = 1、𝛼 = 0.2、𝑁𝑠 = 9，其各效能呈現如圖 4.10、4.11 與 4.12 所示。圖 4.10 所 呈現的是可排程率，其結果與圖 4.1 的結果試一致的，同樣的在γ = 1.0時，所有機制 的可排程率皆為0。
圖4.11 所呈現的是耗電性，以下為所觀察的現象與原因整理：
1. 結果與圖4.2 沒有太大的差異，各個機制的趨勢與差異也是相似的。𝑁𝑠提升後，
雖然可平行化任務會衍生較多的子任務，但由於處理器計算能力可以共享的關 係，這些子任務最後都會被加入一個共享集合，而平行化的結果使這些共享集 合的數量相同之外，共享集合的子任務最大使用密度也是相近的。因此，圖4.2 與圖4.11 兩者間的結果是相似的。
2. 當γ = 0.9時，所發生的 EQS+WF 組合耗電性高過 EQF+BF(/FF)組合的特殊情 況，在此組實驗中也同樣發生。
3. 當γ = 1.0時，由於可排程率為 0，因此無法呈現耗電性。
圖4.12 所呈現的是整體表現，結果上仍然與圖 4.3 無太大差別，趨勢也是相似的。
而於γ = 1.0時，因所有機制組合的可排程率皆為 0，故無結果可呈現。總結此組實驗 結果：WF+EQF 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𝑁𝑝 = 1、𝛼 = 0.2、𝑁𝑠 = 7為原始實驗組，分別單 獨調整𝑁𝑝、𝛼、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，於原始實驗組的結果，每個機制組合的可排程率都是相同的。
當𝛼與𝑁𝑠之值增加時，兩者的結果與原始實驗組的結果近乎相同；而𝑁𝑝之值增加時，
在高度負載下顯現出了EQF 優於 EQS。
在耗電性的方面，4 組實驗結果中都能顯示出○1「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，但由於
在耗電性的方面，4 組實驗結果中都能顯示出○1「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，但由於