基于GINI指数分类的嵌入式CPU功耗预测方法

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.

基于云计算的嵌入式处理器中CPU功耗预测方法研究

随着云计算技术的推广和发展,基于云计算的应用研究也越来越多。云计算在计算性能和计算精度上都有着无可替代的作用,同时其可以智能的分配计算资源,达到计算资源的充分利用。目前对嵌入式处理器中CPU功耗预测的研究还局限于在普通计算机上进行的非分布式算法,针对目前大量的嵌入式处理器CPU传统的方法已经难以适应现状。如前文所述,云计算以其优势非常适用于解决当前嵌入式处理器中CPU功耗预测问题。因此文章提出一种基于云计算的嵌入式处理器中CPU功耗预测方法,该方法结合了传统的功耗预测方法和云计算方法,采用分布式的构建思想,采用数据存储,定制计算,开关控制等模块实现该方法。最后文章给出了实际的实验例子验证了该方法的有效性。

基于龙芯3号CPU的服务器功耗测试及分析

阐述了龙芯3号CPU的性能特点及应用情况,在对比了采用龙芯CPU以及Intel和AMD CPU服务器测得的实际功耗值的基础上,分析了这三种CPU在不同情况下的能耗特点以及制造工艺对性能和功耗的影响。对影响CPU功耗的主频、CPU负荷以及节能功能等因素进行了研究,提出增加动态调频和提升制造工艺的建议。