基于DVFS技术的ARM安卓应用功耗实测与模型构建

发布时间：2017-04-08 11:18

  本文关键词：基于DVFS技术的ARM安卓应用功耗实测与模型构建，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子信息技术的迅速发展,嵌入式处理器的架构复杂度与硬件性能不断提高,功耗问题也日益显著。对于以智能手机为代表的移动设备而言,过高的功率消耗必然会缩短待机时间,严重影响用户体验。另一方面,Android系统因其强大的功能和开源特性已经成为移动平台上的主流操作系统,所以在Android的应用场景中进行嵌入式处理器的功耗研究是十分必要的。本文建立了基于人工神经网络的处理器功耗模型,旨在不增加硬件测量设备的情况下实现处理器动态功耗预测。该模型以相关的性能事件发生的次数为输入,以处理器预测功耗为输出,本文通过实测数据训练神经网络,并得到拟合后二者之间的定量关系。本文首先用斯皮尔曼相关系数对性能事件进行筛选,选取与功耗最相关的性能事件作为模型的输入参数,然后对神经网络的结构进行设计,确定了网络层数、各层节点数和训练方法等参数,最后通过实测功耗采样数据完成对模型的训练。对于电压与频率动态调节所带来的处理器功耗表现的改变,本文采用分段函数的思想,为每一种电压与频率都建立起了相应的神经网络模型。本文选取了包括微信、百度地图、360手机卫士在内的8种典型Android应用对模型的精度进行验证。实验结果表明,以处理器实测的功耗为基准,基于神经网络的功耗模型最大平均相对误差为13,1%,最小为10%,可以较好的预测处理器的功耗表现。
【关键词】：处理器功耗 神经网络 性能监测单元 Android 相关系数
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP332;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 背景与意义9-10
• 1.2 研究内容及目标10-11
• 1.3 论文组织11-13
• 第二章 处理器功耗建模概述13-25
• 2.1 处理器功耗组成13-16
• 2.1.1 开关功耗13-14
• 2.1.2 短路功耗14-15
• 2.1.3 漏电功耗15-16
• 2.2 结构级功耗模型16-17
• 2.3 基于性能事件的功耗模型17-20
• 2.3.1 基于模块划分的功耗模型17-18
• 2.3.2 基于少量性能事件的功耗模型18-20
• 2.4 采用人工神经网络建立处理器功耗模型20-23
• 2.4.1 人工神经网络简介21-22
• 2.4.2 功耗建模的总体方案设计22-23
• 2.5 本章小结23-25
• 第三章 功耗与性能事件数据的采集25-37
• 3.1 功耗数据的采集25-27
• 3.2 性能事件数据的采集27-32
• 3.2.1 性能监测单元PMU27-30
• 3.2.2 Peff简介30
• 3.2.3 Perf的使用30-32
• 3.3 数据采样方案设计32-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 基于神经网络的处理器功耗模型的实现37-51
• 4.1 BP神经网络原理37-41
• 4.2 功耗模型输入参数的选取41-47
• 4.2.1 斯皮尔曼相关系数41-44
• 4.2.2 性能事件的选取44-47
• 4.3 BP神经网络的结构设计47-49
• 4.4 BP神经网络模型的matlab实现49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 实验结果与分析51-59
• 5.1 实验的软硬件平台51-53
• 5.1.1 实验的硬件平台51-52
• 5.1.2 实验的软件平台52-53
• 5.2 模型的精度验证53-56
• 5.2.1 不同比例训练数据对神经网络模型精度的影响53-54
• 5.2.2 针对安兔兔评测的模型精度54-55
• 5.2.3 针对典型Android应用的模型精度55-56
• 5.3 与线性拟合模型的精度对比56-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 总结59
• 6.2 展望59-61
• 致谢61-63
• 参考文献63-64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 苏纪娟;孟祥玲;朱庆明;;系统芯片技术国内外发展现状[J];军民两用技术与产品;2015年13期

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中国硕士学位论文全文数据库 前3条

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本文编号：292757