【摘 要】
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随着集成电路规模的不断增大,芯片的功耗也越来越大.功耗问题已经成为SOC芯片设计中的热点问题,这就要求对芯片进行有效的系统极电源管理.系统级电源管理(简称PM)问题就是通
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随着集成电路规模的不断增大,芯片的功耗也越来越大.功耗问题已经成为SOC芯片设计中的热点问题,这就要求对芯片进行有效的系统极电源管理.系统级电源管理(简称PM)问题就是通过在系统的部分组件空闲时关断其电源,并在有任务到来时恢复对它的供电,以减少系统级功率消耗,其目的就是在最小系统功耗的情况下实现最优的性能.目前国际上比较流行的PM方法主要集中在两个方面:1)采用启发式非线性回归方法来预测负载,以排除优化问题中的不完整信息.2)利用受控马尔可夫过程描述电源优化管理问题,运用随机控制方法实现电源优化管理.二者均需要已知精确的系统模型和负载统计特性,并试图在设计阶段就确定系统中的PM算法.由于负载统计特性的时变性和不可确定性、系统模型的不可确定性等因素,它们在实际可应用性方面存在缺陷.该文将BP和RBF神经网络引入系统级PM算法的研究,提出了BPPM和RBFPM算法.分别利用BP和RBF神经网络,对任务之间相互间隔时间也就是系统空闲时段的长度进行自适应学习,通过一系列实验证明引入神经网络的电源管理算法进一步降低了系统级功耗,竞争率分别达到为1.0941和1.0824,大大低于传统PM算法(timeout算法为1.7954,适应性预测算法为1.4471,Markov算法为1.1764).利用神经网络的自学习功能,从空闲时段的历史数据中学习到任务之间相互间隔时间的非线性映射函数关系,具有传统的回归方法不可比拟的优点.实现了在不需要建立系统模型、不需要预先获得负载统计特性的前提下,通过从系统正常工作产生的数据中不断学习,使系统具有自适应的、高效的电源管理能力,以达到降低系统功耗、提高器件可靠性、延长工作寿命的目的.
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