基于先验预知的动态电源管理技术 - 电源技术 - 电子工程

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<strong>引 言</strong>

电子系统可视为是种类不同的元件集合，有些元件有着固定的性能指标和耗能，这些元件被称为非电源管理元件；上反，有些元件可以在不同时间工作，并且有多种耗能状态，相应地消耗着不同的系统电能，这些元件称为可电源管理元件。可电源管理元件的有效使用成为节省系统耗能，使整个系统在有限电能下长时间工作的关键所在。

系统元件从一种耗能状态到另一种耗能状态往往需要一段时间，并且在这段时间内会消耗更多的额外能量。状态的改变会影响系统的性能，所以设计者需要在系统节能和系统性能之间找到恰当的折衷切入点。本文介绍了动态电源管理中的一些方法。这些方法将决定元件是否改变耗能状态和何时改变。

<strong>1 动态电源管理技术</strong>

“动态电源管理”是动态地分配系统资源，以最少的元件或元件最小工作量的低耗能状态，来完成系统任务的一种降低功耗的设计方法。对于电源管理实施时间的判断，要用到多种预测方法，根据历史的工作量预测即将到来的工作量，决定是否转换工作状态和何时转换。这就是动态电源管理技术的核心所在——动态电源管理方法。

动态电源管理技术适用的基本前提是，系统元件在工作时间内有着不相同的工作量。大多数的系统都具有此种情况。另一个前提是，可以在一定程度上确信能够预知系统、元件的工作量的波动性。这样才有转换耗能状态的可能，并且在对工作量的观察和预知的时间内，系统不可以消耗过多的能量。

<strong>2 电源管理</strong>

各个系统设备当接到请求时，设备忙；而没有请求时，就进入了空闲状态。设置进入空闲时，可以关闭设备，进入低耗能的休眠状态；当再次接到请求后，设备被唤起。这就是所谓的“电源管理”。然而，耗能状态的改变是需要时间的，也就是关闭时延和唤起时延。唤起休眠状态中的设备需要额外的能量开销，如图1所示。如果没有这项开销，也就用不着电源管理技术了，完全可以只要设备空闲就关闭设备、这种时延和能量开销确定存在，所以必须考虑，只有当设备在休眠状态所节省的能量至少可以抵得上状态转换耗能的情况时，才可以进入休眠状态。


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图1


电源管理技术是一个预知性问题。应寻求预知空闲时间是否足够长，以及于能否抵得上状态转换的耗能开销。空闲时间过短时，采用电源管理的方案就得不偿失了。所以事先估计出空闲时间的长短是电源管理技术中的首要问题。定义“恰当的停止时间段”（tBE）：能达到系统节能的最短空闲时间段。此时间与设备元件本身有关，与系统发出的请求无关。假设状态转换延时t0（包括关闭和唤起延时）耗能为E0；工作状态功率Pw，休眠状态功率Ps，可由以下式求出tBE。

Pw×tBE＝E0＋Ps×（tBE－T0）

等式左边为“适合暂停时间段”内的耗能，也就是系统在这段用于节能的最短空闲时间内继续工作所需能量；右边是状态转换耗能和休眠时间内的系统耗能。tBE 换和这段休眠时间内的系统耗能。电源管理技术就是要预知将要发生的休眠时间是否能够大于tBE，只有大于它，设备才有休眠的必要。

<strong>3 基于先验预知的动态电源管理技术</strong>

对于大多数真实系统，即将输入的信号是难以确定的。动态电源管理的决策是基于对未来的不确定预知的基础之上的。所有的基于预知的动态电源管理技术的基本原理是探过去工作量的历史和即将发生的工作量之间的相互关系，来对未来事件进行可靠的预知。对于动态电源管理，我们关心怎样预知足够长的空闲时间进入休眠状态，表达如下：

P＝｛tIDLE＞tBE｝

我们称预知空闲时间比实际的空闲时间长（短）为“预知过度”（“预知不足”）。预知过度增加了对性能的影响；预知不足虽对性能无影响却造成了能量的浪费。要是能既无预知过度又无预知不足，那就是一个理想的预知。预知的质量取决于对观察样本的选择和对工作量的统计。

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3.1 静态预知方法

固定超时法：最普遍的电源管理预知法，用过去的空闲时间作为观察校本对象来预知当前空闲时段的总持续时间。此方法总结如下：空闲时钟开始，计时器开始计时，超过固定超时时间tTO系统仍处于空闲，则电源管理使得系统休眠，直到接收到外界请求，标志着空闲状态的结束。能够合理地选择tTO显然是这种方法的关键。通常在要求不高的情况下取tTO＝tBE。

固定超时法优点有二：①普遍适用（应用范围仅限决于工作量）；②增加固定超时值可以减少“过度预知”（即预知时间比实际空闲时间长）的可能性。但是其缺点也明显：固定超时过大则将引起预知不足，结果不能有效的节省能量，相当多的能量浪费在等待超时上。

预知关闭法：此方法可以解决固定超时法中等待固定超时而耗费过多能量的问题，即预知到系统的空闲可能性就立即关闭系统，无需等到空闲时间超过超时值。预知方法是对历史工作量的统计上做的有肯定性估计。

Srivastave提出了两种先验关闭的方案。

① 非线性衰减方程（φ）。此方程可由过去的历史中得到。


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t的上标表示过去空闲和工作时期的序号，n表示当前的空闲时期（其长度有待于预知估计）和最近的工作时段。此方程表明了要估计将发生的空闲时期，要考虑到过去的空闲和工作时期。

如果tpred＞tBE，那么系统一空闲就立即关闭。观察样本是


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此方法的局限：

* 无法自主决定衰减方程的类型；
* 要根据收集和分析的分散数据建立衰减模型，并且这些数据适合此衰减模型。

② 极限方案。此方案基于一个极限。观察样本为紧挨着当前空闲时期之前的工作时期，如果
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便认为空闲时期比前一个工作时期长，则系统关闭。

注意：统计研究表明，短时间的工作时期后是长时间的空闲期；长时间的工作期后是短时间的空闲期。这样的系统可以用极限法，如图2所示。而短时期的工作期后是短时期的空闲期这种情况下就不能用些极限法。总之，对tthr的选择尤为重要。


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图2

预知唤起法：可以解决固定超时方法中唤起时的性能损耗。当预知空闲时间超时后则系统唤起，即使此时没有接收收到任何系统请求。使用此方法应注意的是，如果 tidle被“预知不足”，则这种方法增加了能量的消耗，但同时也减少了等待接收第一个系统请求的时间，还是在一定程度上节省了能量，提高了系统性能。

3.2 动态预知方法

由于动态电源管理方法的最优化取决于对工作量的统计，当工作量既未知又非静态时，静态预知方法就不是十分有效。因此，就有了动态预知方法。对非静态工作量有几种动态的预知方法。

① 设定一套超时值，每个值与一个参数相关。此参数表明超时值选择的准确性。此方法是在每一个空闲时间内，选择这些超时值中最有效的一个值。

② 此方法同样有一些供选择的超时值，分配给每个值一个“权”。此“权”是对过去相同要求下，采取此超时值带来的满意度为衡量对象抽象出的参数。实际采用的超时值是取所有被选超时值的权的平均。

③ 只采用一个超时值，当选择此超时值后会引起许多不尽如人意的“系统关闭”后，再适当增加此值。当更多的“系统关闭”可以被接受了，则适当降低此值。

<strong>4 总 结</strong>

动态电源管理是降低电子系统耗能的有效设计方法。在电源管理系统中，不同元件的工作状态要动态地适应不同程度的性能要求，只有这样才能最小化空闲时间浪费的能量或者无用元件浪费的能量。

设计能在一定性能限制下做到最小耗能的电源管理方案是最有挑战性的。最基于的电源管理方法可参考方案——基于先验预知，探索过去工作量的历史和即将发生的工作量之间的关系，从而对限将发生的事件进行可靠预知的方法。

动态电源管理的应用还是原始粗糙的，因为其全部巨大潜力仍未被开发；所接触不同种类元件的复杂性限制了设计者只能寻求简单的解决方法。我们将继续研究相应的算法，以便能够为动态电源管理提供正确的模型，并在模型下确定系统电源管理的最佳方案。

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<strong>参考文献</strong>

1. Benini L.Bogliolo A.De Micheli G A Survey of Design Techniques for System-Level Dynamic Power Management 2000
2. Lu Y.De Micheli G Comparing System Level Power Management Policies 2001(2)
3. MIGUEL ANGEL.SEBASTIAN GONZALEZ Low power designs techniques for embedded systems 2001
4. Karlin A.Manasse M.McGeoch L Competitive randomized algorithms for nonuniform problems 1994(6)
5. Srivastava M.Chan drakasan A.Brodersen R Predictive system shutdown and other architectural techniques for energy efficient programmable computation 1996
6. C.-H. Hwang.Wu A A predictive system shutdown method for energy saving of event-driven computation 1997
7. Krishnan P.Long P.Vitter J Adaptive disk spindown via optimal rent-to-buy in probabilistic environments 1995
8. Helmbold D.Long D.SherrodE Dynamic disk spin-down technique for mobile computing 1996
9. Douglis F.Krishnan F.Bershad B Adaptive disk spindown policies for mobile computers. in 2nd USENIX Symp 1995

作 者：解放军信息工程大学 赵尔宁 邵高平
来 源：单片机与嵌入式系统应用 2003（12）