嵌入式系统动态电源管理预测算法研究

针对目前在嵌入式系统中动态电源管理普遍采用超时算法节能效率低的缺点,采用预测的方法进行动态电源管理。提出一个动态电源管理预测算法,该算法通过利用设备空闲状态的历史信息对未来的空闲时间进行预测,预测结果作为动态电源管理的依据。实验结果说明该算法对工作状态平稳的系统空闲预测效果比较理想,适用于动态电源管理。

使用遗传算法预测空闲期长度的DPM策略

减少功耗已经成为计算系统设计面临的一个主要挑战。动态功耗管理策略利用部件的空闲期节约能量,在足够长的空闲期可以把部件置于较低的功耗状态以节约能量。论文提出一种新的动态功耗管理策略:考虑到设备负载的突发性,把设备的负载划分为负载基因,把设备使用请求的到达过程转化为负载基因进化过程,然后使用遗传算法预测未来的负载基因,进而预测部件的空闲期长度。实验结果表明,提出的这种策略具有较高的预测精度,因此具有更好的节能效果。