在便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(Dynamic Power Management,DPM)和动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)已经成为比较通用的技术,并且很多实验数据表明DVS省电性能比DPM更为优越。本文针对电压可调的处理器,在理论证明的基础上提出了一种能够跟踪工作负载需求变化,在保证给定任务组中所有任务性能的同时实现系统能耗最优化的电压调节策略EOVSP(Energy Optimal Voltage Scaling Policy)。实验结果也表明,该策略在满足系统性能要求的前提下具有比一般DPM策略更好的省电性能。
系统级动态功耗管理(DPM,Dynamic Power Management)策略根据系统状态和负载的变化,动态地调整系统配置,从而能够降低系统功耗。PBALT(Probability Based Adaptive Learning Tree)预测策略以预测正确率为单一评估标准,存在高预测正确率高功耗的问题。本文提出基于空闲时间期望表(IET,Idle Expectation Table)的DPM预测策略IETBP(Idle Expectation Table Based Prediction),通过对空闲时间的分布和状态的误预测能耗的分析,以空闲时间的期望作为预测依据,从而克服了PBALT所存在的问题,并降低了算法复杂度。仿真实验表明与PBALT策略相比,IETBP策略在较低预测正确率的情况下能够更有效地降低部件的功耗。
