DVS技术支持的移动嵌入式系统软件低功耗计算研究

论文摘要

半导体技术的快速发展,为嵌入式处理器技术的不断提升创造了条件。随着处理器的集成度、复杂度的增长,以及性能的不断提高,其功耗也节节攀升。近年来,处理器单位面积的功耗已呈指数级增长。功耗的迅速增长已经成为制约处理器进一步发展的一个主要因素。而大多数的移动嵌入式系统,由于其应用环境的特殊性,不得不采用电池供电。相比于有线电源,电池的容量有限,因此移动嵌入式系统对功耗具有更加严格的要求。但相对于处理器技术的快速发展,电池技术发展严重滞后,因此如何降低嵌入式系统本身的功耗,合理延长现有电池供电时间已成为研究者关注的主要热点。嵌入式系统是一个软硬件混合体,其中硬件的运行直接导致能量的消耗。而硬件的行为都是通过软件进行控制的,因此硬件层之上的软件也对电能的消耗起着举足轻重的作用。通过软件对硬件行为进行控制,可有效降低系统功耗。因此涌现了一批硬件节能降耗手段,并提供相应的软件接口,尤其是以DVS技术为代表的处理器节能技术,为嵌入式软件提供了控制硬件功耗的有效机制。本文主要以DVS技术为基础,在以电池驱动的移动嵌入式系统中,从系统软件层面研究节能计算,以达到有效利用硬件节能降耗技术进行系统节能优化。特别是在保障系统实时性的同时降低系统能耗,从而获得电池放电期内性能最大化。本文主要从以下三个方面进行了研究:1、本文首先分析了移动嵌入式系统中的电池模型,以此为出发点研究了DVS技术支持的低功耗设计问题。DVS技术在调频调压过程中会影响到负载电流强度,从而进一步影响电池的放电量,因此需要研究电池模型在DVS技术下的修正。本文通过研究电池放电量和DVS的关系,建立了一种电池模型驱动的低功耗嵌入式系统的设计模型。通过在设计过程中引入电池特性、量化DVS对电池容量的影响,建立了电池模型驱动的低功耗嵌入式系统模型,并根据该模型推导出了低功耗嵌入式系统的设计指导原则。2、在上述硬件平台设计方法的支持下,本文还系统地研究了操作系统对低功耗调度的支持,特别是在实时调度和存储设备访问请求调度情况下的低功耗调度方法。本文首先研究了实时任务模型在DVS下的工作机理,通过离线计算,在保证任务集实时性的前提下,尽量在电池供电期内完成足够多的任务,形成了Offline任务集低功耗运行速度决策模型。由于离线计算是静态的,而操作系统处于运行时,能够获得整个系统的运行时信息,因此本文还研究了在线时的低功耗调度方法,完成了Online任务集低功耗调度决策模型。此外,本文针对操作系统对存储层次的访问进行低功耗优化,设计了硬盘设备功耗管理和访问请求调度,优化了硬盘设备的访问请求,降低了硬盘功耗。3、本文同时利用编译器对执行程序内部特性的了解,研究了通过编译器对执行程序进行改造,在运行时为操作系统提供低功耗调度支持。在此部分内容中,本文首先研究了如何利用编译器对程序进行细粒度、自适应的DVS节能改造。然后,通过编译器分析执行程序存储行为特性,建立了程序与任务的行为和功耗模型。在此基础上,设计了操作系统和编译器协同方式,为操作系统低功耗调度提供细粒度的支持。最后,本文分别针对基于电池模型的软硬件协同设计,实时系统低功耗调度以及编译器对操作系统的支持进行了实验验证和分析。实验结果表明本文所描述的基于DVS技术的移动嵌入式系统软件节能的研究,可分别从系统软件的不同层面降低系统功耗。本研究充分利用了DVS技术的优势以及电池特性,从电池与处理器等硬件层面出发,研究了DVS技术对低功耗实时调度、节能编译器等方面的影响,系统的给出了相应的解决方案。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 嵌入式系统的发展
• 1.1.2 节能降耗的重要性
• 1.1.3 嵌入式系统节能降耗技术
• 1.2 本文的研究动机
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 本文的组织结构
• 1.5 本章小结
• 第2章 嵌入式系统软件节能综述
• 2.1 嵌入式系统硬件低功耗支持
• 2.1.1 CMOS电路功耗分析
• 2.1.2 DVS技术支持
• 2.2 电池模型综述
• 2.3 基于DPM的节能研究综述
• 2.4 基于DVS的低功耗实时任务调度研究综述
• 2.4.1 Inter-Task DVS
• 2.4.2 Intra-Task DVS
• 2.4.3 Hybrid DVS
• 2.5 基于DVS的低功耗编译技术研究综述
• 2.5.1 基本低功耗优化方法
• 2.5.2 基于DVS的节能编译优化
• 2.6 目前研究存在的问题
• 2.7 本章小结
• 第3章 DVS技术支持的移动嵌入式系统软件低功耗计算研究框架
• 3.1 面向嵌入式系统移动计算的低功耗设计分析
• 3.2 研究内容概述
• 3.2.1 整体研究框架
• 3.2.2 电池模型驱动的软硬件节能协同计算
• 3.2.3 实时低功耗调度
• 3.2.4 低功耗调度编译器支持
• 3.3 本章小结
• 第4章 电池模型驱动的软硬件节能协同计算
• 4.1 嵌入式系统硬件功耗模型
• 4.1.1 嵌入式系统电池模型
• 4.1.2 嵌入式系统功耗模型
• 4.2 基于电池放电期的系统性能分析
• 4.2.1 嵌入式系统电池模型驱动下的系统性能分析
• 4.2.2 DVS支持的电池模型扩展
• 4.3 电池生命期内系统性能最大化
• 4.3.1 系统模型优化
• 4.3.2 模型性能最大化
• 4.4 本章小结
• 第5章 嵌入式实时系统节能调度研究
• 5.1 嵌入式实时系统调度和功耗分析
• 5.1.1 实时任务模型
• 5.1.2 处理器功耗与行为分析
• 5.1.3 硬盘功耗与行为分析
• 5.2 电池模型驱动的任务集低功耗运行调度
• 5.2.1 Offline任务集低功耗运行速度决策
• 5.2.2 Offline Inter-Task低功耗运行速度决策
• 5.2.3 Offline Intra-Task低功耗运行速度决策
• 5.2.4 Online任务集低功耗调度
• 5.3 基于请求累积和实时性要求的外部设备节能调度
• 5.3.1 硬盘实时访问请求行为分析
• 5.3.2 基于请求积累的状态转换策略
• 5.4 本章小结
• 第6章 节能调度编译器支持
• 6.1 基于存储访问和DVS支持的代码重组及优化
• 6.1.1 基于存储设备节能的循环代码重组
• 6.1.2 编译器代码分析和低功耗优化
• 6.2 节能调度编译器支持方式
• 6.2.1 代码段选择与划分
• 6.2.2 编译器和操作系统协同
• 6.2.3 操作系统动态支持
• 6.3 本章小结
• 第7章 实验结果和分析
• 7.1 实验内容
• 7.2 实验环境
• 7.2.1 Sitsang平台
• 7.2.2 Pentuim-M功耗测试平台
• 7.3 基于PMU事件的Sitsang平台功耗评估
• 7.3.1 基于PMU事件采集的软件能耗评估
• 7.3.2 单个应用程序的软件能耗评估
• 7.3.3 实验结果和分析
• 7.4 基于电池模型的软硬件协同设计分析
• 7.4.1 Sitsang平台系统参数理论计算
• 7.4.2 电池模型支持下的系统性能实验结果
• 7.5 电池模型驱动的任务集低功耗运行调度实验结果和分析
• 7.5.1 Offline任务集低功耗运行速度决策实验结果和分析
• 7.5.2 Offline Inter-Task低功耗运行速度决策实验结果和分析
• 7.5.3 Offline Intra-Task低功耗运行速度决策实验结果和分析
• 7.6 嵌入式系统节能调度编译器支持
• 7.6.1 基于存储设备节能的循环代码重组
• 7.6.2 编译器代码低功耗优化及操作系统调度支持实验分析
• 7.7 本章小结
• 第8章 总结和展望
• 8.1 总结
• 8.2 展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间主要的研究成果
• 作者简历