基于GINI指数分类的嵌入式CPU功耗预测方法

发布时间：2018-03-06 11:05

  本文选题：GINI指数　切入点：功耗预测　出处：《计算机学报》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文中提出了一种基于嵌入式系统CPU功耗预测并对其进行低功耗优化的方法.引入GINI指数的构建训练分类器,利用PowerTop工具对系统CPU进行监测,并以此作为训练数据集,将该分类器封装到系统中,对嵌入式系统的CPU频率、电压及所处的状态进行预测.通过仿真实验表明,该方法在系统负载较小的情况下,对嵌入式CPU功耗的优化的效果更好.
[Abstract]:In this paper, a method based on embedded system CPU power prediction and low power optimization is proposed. A training classifier based on GINI exponent is introduced to monitor system CPU using PowerTop tool, and it is used as training data set. The classifier is encapsulated into the system to predict the CPU frequency, voltage and the state of the embedded system. The simulation results show that the proposed method can optimize the power consumption of embedded CPU better when the system load is small.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373176) 教育部博士点基金(20116101110016) 陕西省自然科学基金(2012JQ8047)资助~~
【分类号】：TP332

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1574571