基于动态电源管理的智能移动终端低功耗方法

段林涛，郭 兵，古沐松，苏长明，汪海鹰

(1.成都大学计算机学院，四川 成都 610106;2.成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室，四川 成都 610106;3.四川大学计算机学院，四川 成都 610065)

基于动态电源管理的智能移动终端低功耗方法

段林涛1，2，郭 兵3，古沐松1，苏长明1，汪海鹰1

(1.成都大学计算机学院，四川 成都 610106;2.成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室，四川 成都 610106;3.四川大学计算机学院，四川 成都 610065)

软硬件性能不断提高的智能移动终端在为用户提供更加丰富服务的同时，也导致了电池电量消耗的增加和续航能力的降低，一些应用和服务不得不关闭，导致终端可用性下降，严重影响用户的使用体验.动态电源管理与动态电压调节是软件层降低终端能耗的主要技术，研究了移动终端3大耗能组件的功耗模型以及对应的软件低功耗方法，通过实验验证了软件层低功耗方法的有效性.

智能移动终端;低功耗技术;动态电源管理;动态电压调节

0 引言

随着移动互联网的迅速发展，智能移动终端已成为当今语音、数据通信业务的重要载体.智能移动终端是由多种硬件组件(处理器、储存器和I/O部件)构成的异构环境，这些硬件组件为各类软件提供了高性能的硬件支撑平台.软件驱动硬件完成任务计算、数据存储和信息通信，从而导致电池的电量消耗和系统能耗增加.因此，软件是智能移动终端能耗产生的间接原因，而硬件则是智能移动终端能耗产生的直接原因.硬件可以分为2类:功耗不可管理组件和功耗可管理组件(Power Manageable Component，PMC).功耗不可管理组件的功耗和性能在系统设计与执行过程中都是不变的，而PMC是功耗状态可以控制和管理的器件，在软件执行过程中存在多种工作状态，不同状态下硬件组件性能不同，功率也不同.一般情况下，硬件组件在高功耗状态时具有比低功耗状态更高的性能.PMC为软件提供了调节硬件工作状态的接口，为软件层节能提供支持.

软件层降低终端能耗的途径主要依赖于动态电源管理(Dynamic Power Management，DPM)与动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling，DVS)2种技术.DPM/DVS技术的基本思路是在不降低终端服务质量的前提下，利用系统空闲时间自适应调节硬件组件性能，进而降低系统能耗.

1 主要硬件功耗模型

DPM/DVS技术可以应用于处理器、RAM、显示屏、无线网络接口以及传感器等多种组件设备［1－3］.这些硬件组件在硬件设计上具有电压/频率可调、电源可控的特性.

1.1 CMOS电路

CMOS电路是微处理器的主要组成部分，其功耗主要由动态功耗和静态功耗组成.动态功耗是电容式开关在电路充放电过程中消耗的电量，其可以表示为［4］，

其中，Cl表示负载电容，α表示反转率，Vdd表示工作电压，f表示系统时钟频率.Vth表示阈值电压，Vbs表示体偏置电压.Vth1，ζ，K1，K2是依赖于处理器工艺的常量.一般情况下，ζ的取值范围在1～2之间.

静态功耗是由漏电流产生，在没有指令执行时仍然存在，其可以表示为［4］，

式中，Isubn表示亚阈值漏电流，Ij表示反向偏压节电流，Lg表示电路中的组件数，K4，K5与K6为与处理器工艺相关的常量.

为了节省CMOS电路的功耗，可以降低系统的供电电压.调低电压导致时钟频率下降，处理器计算速度放慢，为了在系统性能和能耗2类指标下获得最优的系统状态，DVS技术需要根据系统负载动态配置处理器系统的供电电压和工作频率.

1.2 OLED 显示屏

显示屏是现代智能终端重要的PMC组件.目前，针对显示屏的低功耗研究主要集中在发射型显示屏OLED与非发射型LCD 2种类型上.薄膜晶体管液晶显示器(Thin Film Transistor Liquid Crystal Display，TFT LCD)是一种非发射型显示屏.LCD显示屏主要使用冷阴极荧光灯管(Cold Cathode Fluorescent Lamp，CCFL)或者LED阵列(LED Arrays)作为背光光源.TFT LED阵列功耗比较低，背光光源是LCD显示屏能耗产生的主要原因.因此，使用DPM/DVS技术关闭背光或者降低电压调低背光亮度是LCD显示屏节能的主要手段.

有机发光二极管显示屏(Organic Light-Emitting Diode，OLED)是一种发射型设备.目前，OLED被广泛使用在高分辨率笔记本显示屏、电视、超大电子板和移动设备之中.OLED显示组件比非发射型显示组件(如LCD)具有更高的能效［5］.不同于 LCD显示屏，OLED并不需要背光光源，显示屏上每个像素都能被独立驱动.当图像显示在OLED屏时，黑色像素点可以通过DPM技术关闭以节省电能，对于不重要的显示内容，可以通过DVS技术调节对应像素点发光二极管电压，降低显示亮度.而对于LCD屏，显示内容不会影响屏幕功耗，背光在内容显示时都不得不打开，这帮助OLED比LCD节省了更多的电池电量［6］.

1.3 Wi-Fi无线网络接口

Wi-Fi接口在连接接入点(Access Point，AP)时系统代价比较高，但是采用节电模式(Power Save Mode，PSM)维持连接状态的系统成本比较低.Wi-Fi接口能耗主要由扫描Wi-Fi接入点能耗，维持连接能耗以及数据传输能耗构成.其中，扫描接入点与维持连接的能耗远高于数据传输能耗.移动终端无线网络接口卡(Wireless Local Area Network Network Interface Card，WLAN NIC)在与AP通信时具有Active、Doze等多种工作状态.图1显示了WLAN NIC的功耗状态变迁过程.

图1 WLAN NIC功耗状态变迁示意图

WLAN NIC功耗状态及其变迁满足以下公式，

式中，Pdoze，Pactive分别表示NIC在Doze与Active状态时的功耗，Tdelay，Etransition分别表示状态切换延时和切换能耗.无数据传输时，NIC切换至Doze状态可以节省能耗;有数据传输时，状态切换回Active状态.DPM技术利用NIC处于的IDLE时间动态配置NIC组件的功耗状态，可以显著降低WLAN接口卡的能耗.

2 软件低功耗技术

2.1 动态电源管理技术

DPM是一种对系统进行动态电源管理与硬件组件功耗状态动态配置的低功耗技术.智能终端系统包含多种电源可管理组件(Power Manageable Component，PMC)，当系统处于空闲状态，且PMC上无应用程序运行时，DPM技术通过关闭硬件模块的电源或切换硬件模块至较低的功耗状态，并动态配置PMC的工作状态，从而减少系统空闲时的电量浪费.例如，用户长时间不使用GPS和无线网络时，可以将GPS、Wi-Fi或Bluetooth等无线接口关闭以节省电量.

2.2 动态电压调节技术

CMOS电路的功耗是由动态功耗和静态功耗组成，而动态功耗又包含开关功耗和短路功耗.研究表明，CMOS电路的功耗随着供电电压和工作频率的升高而增加，目前不少芯片都支持多电压/频率调节技术.DVS技术通过调节CMOS电路工作电压可有效降低系统能耗.此外，DVS也能应用到I/O设备上，比如，对显示屏，可以利用DVS调节OLED二极管电压，降低显示屏亮度实现节能降耗的目的.

2.3 DPM/DVS技术的关键问题

不同层级DPM/DVS软件节能技术是以硬件组件的物理特性为基础.PMC组件具有多种工作状态，每种状态下具有不同的功率与性能.在任务执行过程中，DPM/DVS根据当前系统负载、系统性能需求以及用户体验等多种指标动态切换组件工作状态，在保证系统性能和用户体验不受影响或影响程度在可接受范围的同时，最大程度降低系统功耗.但功耗的下降可能引起系统性能和用户体验质量的降低，反之，性能和体验的提升又可能导致系统功耗的增加.因此，DPM/DVS技术需要折衷各种指标要求获得最佳的低功耗解决方案.假设终端PMC组件包括 k 种工作状态，S={s1，s2，…，si，…，sk}，分别对应k种功耗，P={p1，p2，…，pi，…，pk}.图 2 显示了PMC组件功耗状态变迁过程.

图2 PMC组件功耗状态变迁示意图

图 2 中，ti→j，pi→j分别表示状态从 si切换到 sj时，组件的状态转换延时和状态转换功耗.PMC状态变迁应满足以下约束条件，

从状态sk到s1，组件功率与性能都越来越低，相反，从状态s1到sk组件性能提高，功率也随之增加.并且，功率层次相距较远的2种状态切换代价(比如，{t1→3，p1→3})比功率接近的 2 种状态切换代价(比如，{t2→3，p2→3})更高.因此，判断在什么时机将组件切换至哪种功耗状态既能获得最佳系统性能又能获得最大功耗节省，是DPM/DVS组件状态配置策略需要解决的关键问题.目前，针对DPM/DVS技术的研究主要包括4种策略:延时策略(Timeout)，预测策略(Predictive)，随机策略(Stochastic)和机器学习策略(Machine Learning)［7－8］.

DPM策略的系统模型如图3所示.

图3 DPM系统模型示意图

服务请求者(Service Requester，SR)发出服务请求，到达系统后在请求队列(Requests Queue，RQ)中排队等待.功耗管理器(Power Manager，PM)根据系统状态和约束条件，给出折衷的解决方案，选择合适的DPM策略，并动态调节服务提供者(Service Provider，SP)，即系统PMC器件的功耗与性能状态，为RQ中的请求任务提供服务.

3 结果及分析

为了验证软件低功耗方法的有效性，本研究在一款Android智能移动终端Samsung Galaxy SII(GTI9108)上搭建了低功耗实验平台，用于采集软件执行过程中的各个组件工作状态和功耗.在软件Temple Run执行过程中，测量了应用DPM/DVS策略与不应用低功耗策略2种情况下移动终端处理器的能耗.Temple Run是一款流行的移动终端软件，测试中，本实验从Android应用市场下载该软件并安装到实验平台上，执行了462 077 ms.应用程序执行过程中处理器的工作频率和能耗如图4所示.

图4 处理器工作频率与能耗

图4(a)显示了Temple Run执行过程中通过DVS低功耗技术动态调节CPU的工作频率，避免了处理器长时间处于高频率状态，既能调节处理器温度，又能达到降低处理器功耗的目的;图4(b)显示了应用DPM/DVS方法与未应用DPM/DVS方法的CPU能耗对比.实验结果显示，应用软件降低功耗方法后，CPU能耗在Temple Run执行的462 077 ms时与未应用低功耗方法相比，处理器能耗降低了32.8%.

4 结论

现代智能终端是包含多种组件的异构环境，其中处理器、显示屏与网络接口是其3大耗能组件.本研究首先分析了智能移动终端主要耗能硬件的功耗模型，并在此基础上探讨了动态电源管理与动态电压调节2种重要的软件低功耗技术，并在Android智能手机上搭建实验平台，使用DPM/DVS技术动态调节硬件组件的功耗状态.实验结果表明，利用软件低功耗技术可以获得显著的能耗节省.

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Research of Low Power Technologies in Smart Mobile Devices Based on Dynamic Power Management

DUAN Lintao1，2，GUO Bing3，GU Musong1，SU Changming1，WANG Haiying1
(1.School of Computer Science，Chengdu University，Chengdu 610106，China;2.The Key Laboratory for Pattern Recognition and Intelligent Information Processing of Higher Education Institutes of Sichuan Province，Chengdu University，Chengdu 610106，China;3.College of Computer Science，Sichuan University，Chengdu 610065，China)

The modern smart devices with high performance components consume much more battery power and shorten the battery lifetime，although they provide richer services for the end users.Some applications and services have to be shut off.As a result，the availability of the mobile terminal is affected，which degrades the user experience.The dynamic power management and dynamic voltage scaling are two major low power technologies for the mobile devices at the software level.This paper investigates the power models of three major power components and presents the main low power technologies.The experimental results show that the two low power approaches are effective for the hardware components of smart mobile devices.

smart mobile device;low power technology;dynamic power management;dynamic voltage scaling

TN929.5;TP393.01

A

1004－5422(2015)01－0063－04

2014－12－23.

成都大学校科技发展基金(2010XJZ25，2014XJZ21)资助项目.

段林涛(1978—)，男，博士，讲师，从事嵌入式实时系统研究.