專(zhuān)利名稱(chēng):節(jié)省處理器功耗的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及處理器的功耗節(jié)省，具體涉及一種節(jié)省處理器功耗的方法，能夠在保證處理器的電壓滿(mǎn)足應(yīng)用要求的同時(shí)降低處理器的功耗。
背景技術(shù)：
在如嵌入式手持系統(tǒng)之類(lèi)的電池供電處理系統(tǒng)中，電池的壽命通常是一個(gè)系統(tǒng)的瓶頸。而另一方面，多媒體尤其是視頻播放在如PMP和PDA之類(lèi)的手持設(shè)備中將變得越來(lái)越普及。因此，電池供電的處理系統(tǒng)的低功耗設(shè)計(jì)顯得非常重要。此外，在現(xiàn)在的手持設(shè)備中，嵌入式CPU的功能變得越來(lái)越強(qiáng)大，通常可以進(jìn)行軟解碼操作。眾所周知，軟解碼是一個(gè)需要CPU密集處理的應(yīng)用，需要耗費(fèi)很多電池能量。
當(dāng)CPU做視頻軟解碼時(shí)，通常會(huì)采用一種叫做DVS/DFS(DynamicVoltage/Frequency Scaling)的技術(shù)進(jìn)行低功耗設(shè)計(jì)。DVS技術(shù)中一個(gè)很重要的任務(wù)是選取一個(gè)合適的CPU負(fù)載采樣周期，利用一種合適的算法進(jìn)行CPU負(fù)載預(yù)測(cè)以決定下一個(gè)時(shí)間間隔中設(shè)置多大的電壓和頻率。眾所周知，該采樣周期的選取對(duì)于DVS的性能有著極大的影響。因?yàn)?，視頻流通常是一幀一幀的，現(xiàn)在人們通常的做法都認(rèn)為采樣間隔應(yīng)該是幀率的倒數(shù)。例如對(duì)于一段30幀/秒的流，通常就認(rèn)為該采樣間隔或周期取33毫秒是最合適的。但是，經(jīng)過(guò)大量的研究發(fā)現(xiàn)基于這種采樣間隔得到的CPU負(fù)載數(shù)據(jù)其規(guī)律性很不好，很難給出一個(gè)很好的預(yù)測(cè)結(jié)果，導(dǎo)致或者電壓不能滿(mǎn)足處理器的要求，或者處理器的功耗過(guò)大。
此外，在上述基于時(shí)間間隔的低功耗設(shè)計(jì)中，由于處理器的負(fù)載是隨著應(yīng)用程序的變化而變化的，所以如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)下一時(shí)間間隔是另一個(gè)重要的問(wèn)題。例如文獻(xiàn)1(Xiaotao Liu，Prashant Shenoy andWeibo Gong，A Time Series-based Approach for Power Management inMobile Processors and Disks，In Proceedings of the 14th ACM Workshopon Network and Operating System Support for Audio and Video(NOSSDAV)提出了一種基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法，其中采用時(shí)間序列的方法來(lái)預(yù)測(cè)處理器的負(fù)載值，但是該方法并未討論如何在動(dòng)態(tài)情況下調(diào)節(jié)處理器的功率，也就是說(shuō)，并不能在處理器的運(yùn)行情況發(fā)生改變時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)處理器在下一時(shí)間間隔中的負(fù)載值。

發(fā)明內(nèi)容鑒于上述問(wèn)題，完成了本發(fā)明。本發(fā)明的目的是提出一種節(jié)省處理器功耗的方法，能夠在保證處理器的性能滿(mǎn)足應(yīng)用要求的同時(shí)降低處理器的功耗。
在本發(fā)明的一個(gè)方面，提出了一種節(jié)省處理器功耗的方法，包括步驟(1)對(duì)處理器的負(fù)載進(jìn)行密集采樣，以得到第一數(shù)目的處理器負(fù)載值；(2)對(duì)所述第一數(shù)目的處理器負(fù)載值進(jìn)行傅立葉變換，以計(jì)算與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率和與該頻率相對(duì)應(yīng)的特征采樣周期；(3)在當(dāng)前時(shí)間間隔中以所述特征采樣周期重新采樣所述處理器的負(fù)載，以得到第二數(shù)目的處理器負(fù)載值；(4)基于所述第二數(shù)目的處理器負(fù)載值建立預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)所述處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值；以及(5)根據(jù)所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述步驟(4)包括通過(guò)下面的線(xiàn)性模型由M個(gè)處理器負(fù)載值來(lái)預(yù)測(cè)所述處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值x^t+1=xt+Σi=1p(xt-i+1-xt-i)φi;t=0,1,2,3,...,M]]>其中，p表示線(xiàn)性模型的階數(shù)，系數(shù)φi可以利用Yule-Walker公式由當(dāng)前時(shí)刻之前的由M個(gè)處理器負(fù)載值來(lái)估計(jì)。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述步驟(5)通過(guò)查表的方法來(lái)根據(jù)所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在所述步驟(2)，如下計(jì)算所述特征采樣周期τ＝(T*N/2)/fτ其中T表示密集采樣的采樣周期，N是所述的第一數(shù)目，而fτ是所述與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率。
在本發(fā)明的另一方面，提出了一種節(jié)省處理器功耗的方法，包括步驟(1)對(duì)處理器的負(fù)載進(jìn)行密集采樣，以得到第一數(shù)目的處理器負(fù)載值；(2)對(duì)所述第一數(shù)目的處理器負(fù)載值進(jìn)行傅立葉變換，以計(jì)算與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率和與該頻率相對(duì)應(yīng)的特征采樣周期；(3)在當(dāng)前時(shí)間間隔中以所述特征采樣周期重新采樣所述處理器的負(fù)載，以得到第二數(shù)目的處理器負(fù)載值；(4)基于所述第二數(shù)目的處理器負(fù)載值建立預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)所述處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值；(5)用補(bǔ)償因子補(bǔ)償所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值；以及(6)根據(jù)所述補(bǔ)償?shù)奶幚砥髫?fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，該方法還包括(7)如果所述補(bǔ)償因子在一段時(shí)間中的變化大于預(yù)定的閾值，則執(zhí)行重復(fù)所述步驟(1)～(6)。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述補(bǔ)償因子是加性補(bǔ)償因子λ，通過(guò)將所述加性補(bǔ)償因子加在所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值上來(lái)進(jìn)行所述補(bǔ)償。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述補(bǔ)償因子是乘性補(bǔ)償因子λ，通過(guò)用所述乘性補(bǔ)償因子除所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值來(lái)進(jìn)行所述補(bǔ)償。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，如下確定所述加性補(bǔ)償因子λλ=KPe+KI∫edt+KDdedt]]>其中e表示統(tǒng)計(jì)得到的過(guò)調(diào)率和用戶(hù)設(shè)定的過(guò)調(diào)率之間的偏差，KP，KI和KD分別表示比例系數(shù)，積分系數(shù)和微分系數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，如下確定所述乘性補(bǔ)償因子λ
λ=KPe+KI∫edt+KDdedt]]>其中e表示統(tǒng)計(jì)得到的過(guò)調(diào)率和用戶(hù)設(shè)定的過(guò)調(diào)率之間的偏差，KP，KI和KD分別表示比例系數(shù)，積分系數(shù)和微分系數(shù)。
利用本發(fā)明的方法，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)下一時(shí)間間隔中處理器的負(fù)載值，從而能夠按照該負(fù)載值來(lái)調(diào)節(jié)處理器在下一時(shí)間間隔中的電壓/頻率。此外，由于可以用補(bǔ)償因子對(duì)預(yù)測(cè)的負(fù)載值進(jìn)行補(bǔ)償，從而能夠在處理器的運(yùn)行情況發(fā)生改變時(shí)及時(shí)進(jìn)行準(zhǔn)確的調(diào)整，以在滿(mǎn)足應(yīng)用程序要求的同時(shí)降低處理器的功耗。
圖1示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的節(jié)省處理器功耗的方法的詳細(xì)流程圖。
圖2示出了根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的節(jié)省處理器功耗的方法的詳細(xì)流程圖。
具體實(shí)施方式下面對(duì)照附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例。
如圖1所示，在步驟S110，先按照某個(gè)密集采樣間隔如T＝10ms采集N＝128個(gè)CPU負(fù)載值。在步驟S120，對(duì)采集的128個(gè)CPU負(fù)載值作FFT變換針對(duì)前半個(gè)周期找到幅度峰值所對(duì)應(yīng)的頻率fτ。
接下來(lái)，在步驟S130，根據(jù)頻率fτ求出特征采樣周期τ＝(T*N/2)/fτ。
然后，在步驟S140，以與特征采樣周期τ相對(duì)應(yīng)的頻率對(duì)CPU負(fù)載進(jìn)行采樣，得到一系列CPU負(fù)載值，例如64個(gè)。在步驟S150，根據(jù)采樣得到的CPU負(fù)載值進(jìn)行DVS建模，從而預(yù)測(cè)下一時(shí)間間隔中的CPU負(fù)載值。
具體來(lái)說(shuō)，建立DVS模型的過(guò)程如下。經(jīng)過(guò)大量的研究發(fā)現(xiàn)，利用上述特征采樣間隔τ采集的CPU負(fù)載值非常好地符合ARIMA(自回歸積分滑動(dòng)平均)隨機(jī)過(guò)程。
此外，由于ARIMA過(guò)程中的MA過(guò)程分量非常小，所以可以將其忽略而不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生多大影響，但是卻可以大大地簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型的復(fù)雜度并減少計(jì)算量。DVS模型主要用來(lái)根據(jù)以前的CPU負(fù)載預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間間隔的CPU負(fù)載，從而設(shè)置相應(yīng)的電壓/頻率。
因此，根據(jù)ARI(自回歸積分)模型，對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的CPU負(fù)載的預(yù)測(cè)值可以很容易地通過(guò)線(xiàn)性模型由當(dāng)前時(shí)刻之前的M個(gè)CPU負(fù)載值來(lái)表示x^t+1=xt+Σi=1p(xt-i+1-xt-i)φi;t=0,1,2,3,...,M---(1)]]>其中，p表示ARI模型的階數(shù)，也就是觀測(cè)窗的大小，系數(shù)φi可以利用Yule-Walker公式由當(dāng)前時(shí)刻之前的CPU負(fù)載值估計(jì)得到φ^1φ^2φ^p=1ρ^1ρ^p-1ρ^11ρ^p-2ρ^p-1ρ^p-21-1ρ^1ρ^2ρ^p---(2)]]>其中ρ^k=ρ^-k=r^k/r^0,---(3)]]>r^k=r^-k=1MΣt=1M-kxtxt-k,k=0,1,2,3,...,p;t=0,1,2,3,...,M---(4)]]>M是大于p的自然數(shù)。
因此，根據(jù)上述的DVS模型，可以預(yù)測(cè)到下一時(shí)間間隔中的CPU負(fù)載值。當(dāng)?shù)玫紺PU在下一個(gè)時(shí)隙的負(fù)載預(yù)測(cè)值
以后，在步驟S160，就可以利用簡(jiǎn)單的查表的方法得到對(duì)應(yīng)的頻率/電壓值。比如x^t+1=0.3]]>表示下個(gè)時(shí)間間隔CPU負(fù)載只有CPU以峰值頻率運(yùn)行時(shí)的0.3倍，因而可以從CPU廠商提供的電壓-頻率對(duì)應(yīng)表得到相應(yīng)的電壓值。
此外，DVS是通過(guò)降低CPU電壓/頻率的方法節(jié)約能量的，因此就存在可能由于預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確或者過(guò)度調(diào)低電壓而導(dǎo)致的CPU性能不夠，從而導(dǎo)致應(yīng)用程序無(wú)法按時(shí)完成。比如對(duì)于視頻解碼來(lái)說(shuō)，該在某個(gè)時(shí)刻完成的一幀無(wú)法按時(shí)解碼出來(lái)從而影響了播放效果。
因此，在本發(fā)明的第二實(shí)施例中，通過(guò)一個(gè)過(guò)載控制機(jī)制進(jìn)行過(guò)度調(diào)整電壓的控制以免對(duì)系統(tǒng)性能造成影響。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的節(jié)省處理器功耗的方法的詳細(xì)流程圖。
根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的方法的步驟S110～S150與根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的方法的步驟S210～S250相同，所以在此不對(duì)S210～S250重復(fù)描述。
在步驟S255，定義了補(bǔ)償因子用于補(bǔ)償預(yù)測(cè)的CPU負(fù)載，以控制對(duì)CPU電壓的調(diào)整幅度。然后，在步驟S260，判斷補(bǔ)償因子在一段時(shí)間中是否劇烈變化時(shí)，即是否超過(guò)預(yù)定的閾值(如增加100％)。如果劇烈變化，就可以知道流的特性已經(jīng)改變，該采樣頻率已經(jīng)不合適了，以至于相應(yīng)的DVS模型不再準(zhǔn)確。這時(shí)，流程返回到步驟S210，進(jìn)行與上述相同的過(guò)程。如果變化在可接受的范圍內(nèi)，則流程轉(zhuǎn)到步驟S240，重復(fù)上述的過(guò)程。
具體而言，當(dāng)預(yù)測(cè)得到了一個(gè)CPU預(yù)測(cè)值
以后，再由一個(gè)補(bǔ)償因子λ對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)償，以作為最后的預(yù)測(cè)值。本發(fā)明的第二實(shí)施例定義了兩種補(bǔ)償因子加性的和乘性的，然后控制補(bǔ)償因子以便使得最后的視頻效果(過(guò)調(diào)率)保持在一個(gè)預(yù)先設(shè)定或用戶(hù)可以接受的范圍內(nèi)。
如下利用加性補(bǔ)償因子對(duì)預(yù)測(cè)的CPU負(fù)載值進(jìn)行補(bǔ)償x^t+1=x^t+1+λ---(5)]]>如下利用乘性補(bǔ)償因子對(duì)預(yù)測(cè)的CPU負(fù)載值進(jìn)行補(bǔ)償x^t+1=x^t+1/λ---(6)]]>其中補(bǔ)償因子λ的控制是由一個(gè)PID控制器調(diào)節(jié)的，調(diào)節(jié)的方法如下λ=KPe+KI∫edt+KDdedt---(7)]]>
其中e是指統(tǒng)計(jì)得到的過(guò)調(diào)率和用戶(hù)設(shè)定的過(guò)調(diào)率之間的偏差，KP，KI和KD分別表示比例系數(shù)，積分系數(shù)和微分系數(shù)?？梢钥闯?，當(dāng)偏差e較大時(shí)，需要相應(yīng)地加大或減小λ以使得過(guò)調(diào)率在設(shè)定范圍內(nèi)擺動(dòng)。這里，過(guò)調(diào)率是指在n個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)，有多少個(gè)間隔由于將電壓調(diào)得過(guò)低使得該在這個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)運(yùn)行完的指令沒(méi)有跑完。
此外，利用補(bǔ)償因子，還可以很方便地檢測(cè)出視頻流特性的變化。比如當(dāng)視頻流改變時(shí)必定是一系列的特性都變化了，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型不再準(zhǔn)確。這會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差增大從而補(bǔ)償因子急劇增加(加性)或減小(乘性)以維持過(guò)調(diào)率不致增加太多。
這樣，就可以知道系統(tǒng)特性變了，需要一個(gè)新模型或者需要新的采樣頻率了。從而，流程返回到步驟S210，進(jìn)行與上述相同的過(guò)程。
以上所述，僅為本發(fā)明中的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變換或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的包含范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求
書(shū)的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種節(jié)省處理器功耗的方法，包括步驟(1)對(duì)處理器的負(fù)載進(jìn)行密集采樣，以得到第一數(shù)目的處理器負(fù)載值；(2)對(duì)所述第一數(shù)目的處理器負(fù)載值進(jìn)行傅立葉變換，以計(jì)算與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率和與該頻率相對(duì)應(yīng)的特征采樣周期；(3)在當(dāng)前時(shí)間間隔中以所述特征采樣周期重新采樣所述處理器的負(fù)載，以得到第二數(shù)目的處理器負(fù)載值；(4)基于所述第二數(shù)目的處理器負(fù)載值建立預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)所述處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值；以及(5)根據(jù)所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
2.如權(quán)利要求
1所述的方法，其特征在于，所述步驟(4)包括通過(guò)下面的線(xiàn)性模型由M個(gè)處理器負(fù)載值來(lái)預(yù)測(cè)所述處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值x^t+1=xt+Σi=1p(xt-i+1xt-i)φi;t=0,1,2,3,···,M]]>其中，p表示線(xiàn)性模型的階數(shù)，系數(shù)φi可以利用Yule-Walker公式由當(dāng)前時(shí)刻之前的由M個(gè)處理器負(fù)載值來(lái)估計(jì)。
3.如權(quán)利要求
1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟(5)通過(guò)查表的方法來(lái)根據(jù)所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
4.如權(quán)利要求
3所述的方法，其特征在于，在所述步驟(2)，如下計(jì)算所述特征采樣周期τ＝(T*N/2)/fτ其中T表示密集采樣的采樣周期，N是所述的第一數(shù)目，而fτ是所述與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率。
5.一種節(jié)省處理器功耗的方法，包括步驟(1)對(duì)處理器的負(fù)載進(jìn)行密集采樣，以得到第一數(shù)目的處理器負(fù)載值；(2)對(duì)所述第一數(shù)目的處理器負(fù)載值進(jìn)行傅立葉變換，以計(jì)算與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率和與該頻率相對(duì)應(yīng)的特征采樣周期；(3)在當(dāng)前時(shí)間間隔中以所述特征采樣周期重新采樣所述處理器的負(fù)載，以得到第二數(shù)目的處理器負(fù)載值；(4)基于所述第二數(shù)目的處理器負(fù)載值建立預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)所述處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值；(5)用補(bǔ)償因子補(bǔ)償所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值；以及(6)根據(jù)所述補(bǔ)償?shù)奶幚砥髫?fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
6.如權(quán)利要求
5所述的方法，其特征在于，還包括(7)如果所述補(bǔ)償因子在一段時(shí)間中的變化大于預(yù)定的閾值，則執(zhí)行重復(fù)所述步驟(1)～(6)。
7.如權(quán)利要求
6所述的方法，其特征在于，所述補(bǔ)償因子是加性補(bǔ)償因子λ，通過(guò)將所述加性補(bǔ)償因子加在所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值上來(lái)進(jìn)行所述補(bǔ)償。
8.如權(quán)利要求
6所述的方法，其特征在于，所述補(bǔ)償因子是乘性補(bǔ)償因子λ，通過(guò)用所述乘性補(bǔ)償因子除所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值來(lái)進(jìn)行所述補(bǔ)償。
9.如權(quán)利要求
7所述的方法，其特征在于，如下確定所述加性補(bǔ)償因子λλ=KPe+KI∫edt+KDdedt]]>其中e表示統(tǒng)計(jì)得到的過(guò)調(diào)率和用戶(hù)設(shè)定的過(guò)調(diào)率之間的偏差，KP，KI和KD分別表示比例系數(shù)，積分系數(shù)和微分系數(shù)。
10.如權(quán)利要求
8所述的方法，其特征在于，如下確定所述乘性補(bǔ)償因子λλ=KPe+KI∫edt+KDdedt]]>其中e表示統(tǒng)計(jì)得到的過(guò)調(diào)率和用戶(hù)設(shè)定的過(guò)調(diào)率之間的偏差，KP，KI和KD分別表示比例系數(shù)，積分系數(shù)和微分系數(shù)。
11.如權(quán)利要求
5所述的方法，其特征在于，所述步驟(4)包括通過(guò)下面的線(xiàn)性模型由M個(gè)處理器負(fù)載值來(lái)預(yù)測(cè)所述處理器負(fù)載值x^t+1=xt+Σi=1p(xt-i+1xt-i)φi;t=0,1,2,3,···,M]]>其中，p表示線(xiàn)性模型的階數(shù)，系數(shù)φi可以利用Yule-Walker公式由當(dāng)前時(shí)刻之前的由M個(gè)處理器負(fù)載值來(lái)估計(jì)。
12.如權(quán)利要求
11所述的方法，其特征在于，所述步驟(6)通過(guò)查表的方法來(lái)根據(jù)所述預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值調(diào)節(jié)所述處理器的電壓/頻率。
13.如權(quán)利要求
12所述的方法，其特征在于，在所述步驟(2)，如下計(jì)算所述特征采樣周期τ＝(T*N/2)/fτ其中T表示密集采樣的采樣周期，N是所述的第一數(shù)目，而fτ是所述與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率。
專(zhuān)利摘要
公開(kāi)了一種節(jié)省處理器功耗的方法，包括步驟(1)對(duì)處理器的負(fù)載進(jìn)行密集采樣，以得到第一數(shù)目的處理器負(fù)載值；(2)對(duì)第一數(shù)目的處理器負(fù)載值進(jìn)行傅立葉變換，以計(jì)算與幅度峰值相對(duì)應(yīng)的頻率和與該頻率相對(duì)應(yīng)的特征采樣周期；(3)在當(dāng)前時(shí)間間隔中以特征采樣周期重新采樣處理器的負(fù)載，以得到第二數(shù)目的處理器負(fù)載值；(4)基于第二數(shù)目的處理器負(fù)載值建立預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)處理器在下一時(shí)間間隔中的處理器負(fù)載值；以及(5)根據(jù)預(yù)測(cè)的處理器負(fù)載值調(diào)節(jié)處理器的電壓/頻率。利用本發(fā)明的方法，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)下一時(shí)間間隔中處理器的負(fù)載值，從而能夠按照該負(fù)載值來(lái)調(diào)節(jié)處理器在下一時(shí)間間隔中的電壓/頻率。
文檔編號(hào)G06F1/32GK1991687SQ200510135575
公開(kāi)日2007年7月4日 申請(qǐng)日期2005年12月29日
發(fā)明者賀志強(qiáng), 郭子華 申請(qǐng)人:聯(lián)想(北京)有限公司導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan