嵌入式手持信息終端處理器的實(shí)時(shí)低功耗策略研究.pdf

1、因?yàn)橐苿?dòng)計(jì)算設(shè)備系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)間取決于電池容量,所以其日益普及使得電源管理變得愈發(fā)重要。近年來,很多研究學(xué)者致力于動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié)(Dynamic Voltage Scaling,DVS)研究,使處理器盡可能在一個(gè)較低的頻率和較低的電壓上運(yùn)行,從而降低系統(tǒng)功耗。在CMOS電路中,由電路消耗的能量正比于頻率的平方(Eαf2),因此處理器可以通過降低頻率節(jié)省大量功耗。對于實(shí)時(shí)系統(tǒng)而言,傳統(tǒng)的DVS算法不能直接嵌入到操作系統(tǒng)的調(diào)度器中,因?yàn)镈VS算

2、法會(huì)改變處理器的頻率,影響任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間,如果任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間超過其截止時(shí)間,就無法滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。為了保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,DVS算法假定每個(gè)任務(wù)的負(fù)載為最壞情況下的負(fù)載,但實(shí)際情況中,任務(wù)的負(fù)載展現(xiàn)了巨大的差異。對于實(shí)時(shí)系統(tǒng),DVS研究可以分為兩大類,任務(wù)間(Inter-task)DVS研究和任務(wù)內(nèi)(Intra-task)DVS研究。任務(wù)問DVS考慮如何在任務(wù)的邊界處切換處理器的工作頻率和電壓,主要依據(jù)是如何估計(jì)空閑時(shí)間,分為保守型

3、和貪婪型兩大類;任務(wù)內(nèi)DVS研究則考慮如何在單個(gè)任務(wù)的邊界內(nèi)調(diào)整處理器的頻率和電壓,主要基于任務(wù)負(fù)載的概率分布預(yù)測。本文的研究重點(diǎn)是,在任務(wù)間DVS算法中,通過合理分配空閑時(shí)間來降低動(dòng)態(tài)功耗,在任務(wù)內(nèi)DVS算法中,讓處理器的頻率調(diào)節(jié)自適應(yīng)系統(tǒng)負(fù)載從而降低動(dòng)態(tài)功耗。
　　 對于保守型任務(wù)間DVS研究,本文提出了增強(qiáng)型空閑時(shí)間回收算法。與其他空閑時(shí)間回收算法相比,這種算法不僅可以回收因優(yōu)先級較高的任務(wù)提前結(jié)束而剩余的空閑時(shí)間,也能回

4、收優(yōu)先級較低的任務(wù)剩余的空閑時(shí)間,較好的解決了回收空閑時(shí)間后有可能使即將運(yùn)行的任務(wù)的結(jié)束時(shí)間超過其截止時(shí)間的問題,在降低功耗的同時(shí)保證了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。對于貪婪型空閑時(shí)間回收算法,本文改進(jìn)了貪婪型空閑時(shí)間回收算法,這種算法可以調(diào)節(jié)貪婪型空閑時(shí)間回收算法的貪婪程度,在空閑時(shí)間的保守性和貪婪性之間取得一個(gè)平衡,盡可能使處理器的頻率保持在一個(gè)穩(wěn)定的水平,以減少動(dòng)態(tài)功耗。為了更好的評估本文提出的算法,本文對SimDVS仿真平臺作了改進(jìn),以更好地將

5、這兩種算法嵌入到SimDVS平臺,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與其他保守型空閑時(shí)間回收算法相比,增強(qiáng)型空閑時(shí)間同收算法的動(dòng)態(tài)功耗至少可以降低20％,與其他貪婪型空閑時(shí)間回收算法相比,合理地設(shè)置貪婪系數(shù),改進(jìn)的貪婪犁空閑時(shí)間同收算法的動(dòng)態(tài)功耗至少可以降低20%。
　　 對于任務(wù)內(nèi)DVS研究,本文提出了系統(tǒng)負(fù)載自適應(yīng)算法。傳統(tǒng)的任務(wù)內(nèi)DVS算法都是根據(jù)任務(wù)的負(fù)載概率分布在任務(wù)內(nèi)進(jìn)行頻率調(diào)節(jié),以達(dá)到每個(gè)任務(wù)的動(dòng)態(tài)功耗期望最小。每個(gè)任務(wù)被指定在最壞

6、情況下的工作要求,因而當(dāng)任務(wù)提前結(jié)束時(shí)還會(huì)留下空閑時(shí)間。本文創(chuàng)新地提出根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載的概率分布來調(diào)節(jié)處理器的頻率。系統(tǒng)負(fù)載為當(dāng)前正在運(yùn)行的任務(wù)和在等待隊(duì)列中的任務(wù)的負(fù)載總和,系統(tǒng)負(fù)載的概率分布為這些任務(wù)的負(fù)載分布之卷積。系統(tǒng)負(fù)載自適應(yīng)算法不僅考慮到任務(wù)內(nèi)負(fù)載的概率分布,還考慮到任務(wù)與任務(wù)之間概率分布的耦合性,從全局的角度能更加精確地調(diào)節(jié)處理器的頻率,進(jìn)一步降低動(dòng)態(tài)功耗。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他任務(wù)內(nèi)DVS算法相比,系統(tǒng)負(fù)載自適應(yīng)算法可以減

7、少至少20%的功耗。
　　 本文采用Marvell PXA270開發(fā)平臺,開發(fā)基于截止時(shí)間優(yōu)先(Earliest Deadline First,EDF)調(diào)度策略的嵌入式操作系統(tǒng),結(jié)合增強(qiáng)型空閑時(shí)間回收算法和系統(tǒng)負(fù)載自適應(yīng)算法,通過變換各種不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,與高級配置和電源接口(Advanced Configuration and Power Interface,ACPF)DVS算法、其他任務(wù)間DVS算法和任務(wù)內(nèi)DVS算法進(jìn)行比較,