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1、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)者在以往設(shè)計(jì)過程中,通常只考慮到系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性等,但現(xiàn)在卻面臨著一個(gè)新的挑戰(zhàn)一降低系統(tǒng)的功耗。嵌入式系統(tǒng)的功耗可以在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)技術(shù)范疇內(nèi)來(lái)降低,其中靜態(tài)設(shè)計(jì)技術(shù)是降低功耗的主要手段,然而隨著系統(tǒng)功能增強(qiáng)和集成度的提高,靜態(tài)技術(shù)已經(jīng)不能完全滿足系統(tǒng)對(duì)功耗的要求,最近的研究都集中于動(dòng)態(tài)的低功耗設(shè)計(jì)技術(shù),即動(dòng)態(tài)電源管理(Dynamic Power Management,DPM)和動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié)(Dynamic Volta
2、ge Scaling,DVS)兩種主流技術(shù)。本論文在對(duì)DPM和DVS進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上,提出了多種不同類型的動(dòng)態(tài)低功耗策略,以使所采用的設(shè)計(jì)策略能夠適用于不同的應(yīng)用環(huán)境。 DPM技術(shù)降低系統(tǒng)功耗的主要辦法是根據(jù)工作負(fù)載的變化來(lái)動(dòng)態(tài)切換目標(biāo)設(shè)備工作模式。本文利用電池使用過程中所具有的非理想特性,提出了CVAAs(Critical VoltageAreaAdaptive Skill)自適應(yīng)超時(shí)策略,該策略通過引入電池因素,在進(jìn)一步
3、降低系統(tǒng)功耗的同時(shí)擴(kuò)展了DPM自適應(yīng)對(duì)象的范疇。針對(duì)ALT(AdaptiveLearning Tree)模型的缺陷,本文提出了PBALT(Probability-Based AdaptiveLealning Tree)預(yù)測(cè)策略,該策略通過概率來(lái)描述設(shè)備行為,能夠提高預(yù)測(cè)正確率,從而達(dá)到系統(tǒng)功耗與性能之間的優(yōu)化平衡。另外,通過分析發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)DPM策略僅僅建立在對(duì)目標(biāo)設(shè)備任務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行觀測(cè)的基礎(chǔ)上,并沒有利用操作系統(tǒng)的額外信息,為此本文在任務(wù)層
4、次提出了一種在線設(shè)備調(diào)度策略EODSA(Energy Optimal Device Scheduling AIgorithm),其通過對(duì)任務(wù)請(qǐng)求源進(jìn)行劃分以及系統(tǒng)級(jí)建模,能夠提供功耗管理單元更多有關(guān)將來(lái)的設(shè)備請(qǐng)求信息,從而更有效的降低系統(tǒng)功耗。 對(duì)于嵌入式實(shí)時(shí)系統(tǒng),DPM因無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性的要求而難以適用,DVS技術(shù)則能夠很好的解決此類系統(tǒng)中性能與功耗的要求。本文在理論證明的基礎(chǔ)上提出了一種針對(duì)瞬態(tài)任務(wù)組實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)能耗最優(yōu)化的動(dòng)態(tài)電
5、壓調(diào)節(jié)模型EOVSM(Energy Optimal Voltage Scaling Model)及其次優(yōu)化模型ESOVSM(:Energy Sub-Optimal Voltage Scaling Model),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這兩種模型在保證任務(wù)實(shí)時(shí)性的同時(shí)能夠顯著降低系統(tǒng)功耗。 為了將DPM與DVs進(jìn)行有效的結(jié)合,本文基于EOVSM/ESOVSM模型以及任務(wù)重組原理,針對(duì)由瞬態(tài)任務(wù)和周期性任務(wù)所組成的系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種電壓調(diào)節(jié)策略EC
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