安卓系统为浏览器分配资源时无法感知网页内容,会导致资源过度分配和电量不必要损失。同时,由于CPU可调节频率密度的增长,通过动态电压频率缩放(dynamic voltage and frequency scaling, DVFS)技术实现能耗优化的难度也随之增大。另外...安卓系统为浏览器分配资源时无法感知网页内容,会导致资源过度分配和电量不必要损失。同时,由于CPU可调节频率密度的增长,通过动态电压频率缩放(dynamic voltage and frequency scaling, DVFS)技术实现能耗优化的难度也随之增大。另外在系统默认的调控策略下,忽视了图形处理器(graphics processing unit, GPU)对浏览器运行的作用。针对上述问题,提出一种协同调控CPU和GPU实现功耗优化的方法。首先根据网页加载时处理器运行特征利用逻辑回归对网页进行分类,对网页特征加权实现复杂度量化,根据类别与复杂度采用DVFS技术限制CPU频率的同时调节GPU频率。该方法被应用于谷歌Pixel2 XL上的Chromium浏览器,对排名前500的中文网站进行测试,平均节省了12%功耗的同时减少了5%网页加载时间。展开更多
研究芯片功耗中动态功耗部分,针对传统动态节能技术动态电压与频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术未能考虑预测CPU未来阶段行为的不足,提出BP-DVFS节能策略。为了提高下一阶段CPU利用率的预测准确性,更准确地对...研究芯片功耗中动态功耗部分,针对传统动态节能技术动态电压与频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术未能考虑预测CPU未来阶段行为的不足,提出BP-DVFS节能策略。为了提高下一阶段CPU利用率的预测准确性,更准确地对CPU进行动态调频进而降低其运行功耗。构建了一种FPU-CPU(forward predict utilization CPU)模型。模型假设下一时间段CPU利用率与CPU运行资源有关的事件特征量存在非线性函数关系,从处理器运行时环境出发提取出与CPU资源紧密相关的5个特征量进行度量,采用BP神经网络进行拟合训练。用训练后得到的神经网络预测CPU下一阶段的利用率,进行CPU处理不同类型任务程序的功耗仿真实验。并在相同实验条件下与常用的3种CPU调频策略实验结果进行对比。实验结果表明,在CPU处理不同类型任务程序时,采用BP-DVFS策略进行调频的CPU功耗都低于其他3种策略进行调频的CPU功耗。通过实验验证,本文提出的方法提高了预测CPU利用率的准确度,降低了CPU运行时功耗。同时验证了假设的合理性与有效性以及此方法实现CPU低功耗运行是有效的。展开更多
对动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)开关变换器的定频导通时间(Constant Frequency Turn-On Time,CFOT)控制技术进行了研究,在恒定导通时间(Constant On-Time,COT)基础上,通过引入输入电压前馈和输出参考电压反馈环路,实现不...对动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)开关变换器的定频导通时间(Constant Frequency Turn-On Time,CFOT)控制技术进行了研究,在恒定导通时间(Constant On-Time,COT)基础上,通过引入输入电压前馈和输出参考电压反馈环路,实现不同输入、输出电压条件下DVS开关变换器保持开关频率恒定。研究结果表明,CFOT控制不仅继承了传统COT控制环路设计简单、无需误差放大器及其相应的补偿网路、瞬态响应快的优点,而且消除了输入、输出电压变动对开关频率的影响。展开更多
文摘安卓系统为浏览器分配资源时无法感知网页内容,会导致资源过度分配和电量不必要损失。同时,由于CPU可调节频率密度的增长,通过动态电压频率缩放(dynamic voltage and frequency scaling, DVFS)技术实现能耗优化的难度也随之增大。另外在系统默认的调控策略下,忽视了图形处理器(graphics processing unit, GPU)对浏览器运行的作用。针对上述问题,提出一种协同调控CPU和GPU实现功耗优化的方法。首先根据网页加载时处理器运行特征利用逻辑回归对网页进行分类,对网页特征加权实现复杂度量化,根据类别与复杂度采用DVFS技术限制CPU频率的同时调节GPU频率。该方法被应用于谷歌Pixel2 XL上的Chromium浏览器,对排名前500的中文网站进行测试,平均节省了12%功耗的同时减少了5%网页加载时间。
文摘研究芯片功耗中动态功耗部分,针对传统动态节能技术动态电压与频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术未能考虑预测CPU未来阶段行为的不足,提出BP-DVFS节能策略。为了提高下一阶段CPU利用率的预测准确性,更准确地对CPU进行动态调频进而降低其运行功耗。构建了一种FPU-CPU(forward predict utilization CPU)模型。模型假设下一时间段CPU利用率与CPU运行资源有关的事件特征量存在非线性函数关系,从处理器运行时环境出发提取出与CPU资源紧密相关的5个特征量进行度量,采用BP神经网络进行拟合训练。用训练后得到的神经网络预测CPU下一阶段的利用率,进行CPU处理不同类型任务程序的功耗仿真实验。并在相同实验条件下与常用的3种CPU调频策略实验结果进行对比。实验结果表明,在CPU处理不同类型任务程序时,采用BP-DVFS策略进行调频的CPU功耗都低于其他3种策略进行调频的CPU功耗。通过实验验证,本文提出的方法提高了预测CPU利用率的准确度,降低了CPU运行时功耗。同时验证了假设的合理性与有效性以及此方法实现CPU低功耗运行是有效的。
文摘对动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)开关变换器的定频导通时间(Constant Frequency Turn-On Time,CFOT)控制技术进行了研究,在恒定导通时间(Constant On-Time,COT)基础上,通过引入输入电压前馈和输出参考电压反馈环路,实现不同输入、输出电压条件下DVS开关变换器保持开关频率恒定。研究结果表明,CFOT控制不仅继承了传统COT控制环路设计简单、无需误差放大器及其相应的补偿网路、瞬态响应快的优点,而且消除了输入、输出电压变动对开关频率的影响。
