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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展,嵌入式處理器的架構(gòu)復(fù)雜度與硬件性能不斷提高,功耗問(wèn)題也日益顯著。對(duì)于以智能手機(jī)為代表的移動(dòng)設(shè)備而言,過(guò)高的功率消耗必然會(huì)縮短待機(jī)時(shí)間,嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。另一方面,Android系統(tǒng)因其強(qiáng)大的功能和開(kāi)源特性已經(jīng)成為移動(dòng)平臺(tái)上的主流操作系統(tǒng),所以在Android的應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行嵌入式處理器的功耗研究是十分必要的。
本文建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器功耗模型,旨在不增加硬件測(cè)量設(shè)備的情況下實(shí)現(xiàn)處理器動(dòng)態(tài)功
2、耗預(yù)測(cè)。該模型以相關(guān)的性能事件發(fā)生的次數(shù)為輸入,以處理器預(yù)測(cè)功耗為輸出,本文通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并得到擬合后二者之間的定量關(guān)系。本文首先用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)對(duì)性能事件進(jìn)行篩選,選取與功耗最相關(guān)的性能事件作為模型的輸入?yún)?shù),然后對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),確定了網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、各層節(jié)點(diǎn)數(shù)和訓(xùn)練方法等參數(shù),最后通過(guò)實(shí)測(cè)功耗采樣數(shù)據(jù)完成對(duì)模型的訓(xùn)練。對(duì)于電壓與頻率動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)所帶來(lái)的處理器功耗表現(xiàn)的改變,本文采用分段函數(shù)的思想,為每一種電壓與頻率都建
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