提高计算系统效能是当前高性能计算领域最为关注的问题之一。系统的高功耗导致巨额的系统运转费用，增加了芯片制造成本，需要更高效的散热技术，并且严重影响系统的可靠性和稳定性。因此，高性能计算机系统需要研究低功耗优化技术，解决日益严峻的功耗问题。动态电压调节（DVS）技术是目前微处理器普遍支持的一种低功耗技术，它以延长执行时间为代价来达到减少处理器等部件能耗的目的，但时间延长将导致系统其它部件的能耗上升，程序运行的能耗的并不一定减小。对于高性能计算系统，由于其规模庞大、维护复杂，在计算任务完成后系统节点往往不会关闭电源或休眠，而是转入空转状态，该状态下的系统的功率仍然很高。为对比DVS技术节能效果，针对高性能计算机系统存在空转时间的运行特点，论文提出了考虑空转能耗影响的系统能耗模型（SEM），该模型不只考虑程序运行时的能耗，而是考虑相同时间内系统整体的能量消耗，其中包括了空转时系统的能耗。在不同应用系统上进行能耗测试结果显示，采用SEM更有利于对DVS技术的节能效果的评估。基于SEM，论文提出了时间约束条件下的能耗优化模型（EOM），该模型将程序看作由一系列区域组合而成，假定已知每个区域在不同频率下的运行时间和能耗，在满足运行时间限定的前提下，找到一个合适区域并将其以适当频率运行来优化系统的整体能耗。对于把整个程序作为EOM模型中的唯一区域考虑的情况，论文将EOM模型进行简化得到简单能耗优化模型（SEOM），并且在不同应用系统上实现了该模型。实验测试结果显示，对于并行程序，SEOM最大能够获得16%的能耗节省。对于把程序的函数结构和外层循环结构作为EOM候选区域的情况，论文将EOM模型近似转化为复杂能耗优化模型（CEOM）。CEOM通过插桩的手段获取程序各区域的运行信息和植入DVS代码，优化程序运行能耗。基于GCC编译器实现了串行程序的CEOM，实验结果显示根据不同的时间约束条件和程序，CEOM可以获得最大12%的系统能耗节省。