CN101086679A - 预测计算平台存储器功率利用率 - Google Patents

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Abstract

一种方法包括实施至少一个统计预测模型来预测存储器功率的利用率并且降低计算平台的功率消耗。该实施包括：确定计算平台的配置参数，监控计算平台的操作参数，以及基于确定的配置参数和监控的操作参数预测计算平台的存储器功率利用率。该方法还包括至少部分地基于经由至少一个统计预测模型的实施所预测的存储器功率利用率，将驻留在计算平台上的至少一个存储器模块转变到多个功率状态中的一个。

Description

预测计算平台存储器功率利用率
背景技术
功率消耗和冷却约束是在计算平台操作环境中所面临的典型难题。在典型电信网络或数据中心中(其中部署有例如在架子(rack)或柜子等中)的多个计算平台)这些难题被放大了。为了缩减拥有者对这些部署的总花费并且还增加性能，对服务提供商和数据中心管理者施加了持续的压力。为了改进性能，这样做就可能会在计算平台上和/或在架子级别上导致更高密度的处理元件。最小化功率消耗是服务提供商和数据中心缩减能源费用成本和拥有者的总成本的重要目标。
附图说明
图1是示例计算平台的元件的图示；
图2提供了示例存储器功率利用率(MPU)管理器体系结构的框图；
图3是MPU管理器实施示例统计预测模块的元件的图示；
图4提供了描述将被监控的示例操作参数的表；
图5是示例存储器功率状态的图示；以及
图6是预测存储器功率利用率和基于该预测把存储器模块转变到另一个功率状态的示例方法的流程图。
具体实施方式
如在背景技术中所提及的，最小化功率消耗是降低拥有者的总成本的一个重要目标。尽管已经特别集中在降低处理单元(例如中央处理单元(CPU))所利用的功率，但是当前所提出的存储器技术也日益变成功率消耗的重要源。这在设计高性能的计算平台并且缩减拥有者的总成本中提出了挑战。
在一个示例中，实施一个或多个统计预测模块来预测存储器功率利用率并降低计算平台的功率消耗。此实施包括确定计算平台的配置参数，监控计算平台的操作参数并预测计算平台的存储器功率利用率。该预测基于确定的配置参数和监控的操作参数。驻留在计算平台上的一个或多个存储器模块至少部分地基于经由一个或多个统计预测模型的实施所预测的存储器功率利用率而被转变到多个功率状态中的一个。
图1是示例计算平台100的元件的图示。在一个示例中，如图1所绘制的，计算平台100包括存储器功率利用率(MPU)管理器110、网络接口120、处理元件130、存储器控制器140、存储器功率面150和存储器模块160。尽管在图1中未示出，计算平台100还可包括其它硬件、软件、固件或这些元件的组合并且可以作为计算装置的一部分。该计算装置可以是底盘和/或架子中的单刀片计算机、桌上计算机、膝上计算机、笔记本计算机、数字宽带电话装置、数字家庭网络装置(例如有线/卫星/机顶盒等)、个人数字助理(PDA)、芯片上系统(SOC)等。
在一个示例中，如下进一步所述，MPU管理器110确定计算平台100的配置参数并监控操作参数来预测存储器功率利用率。在计算平台100上的元件(例如MPU管理器110、存储器控制器140)可使得存储器功率面150将一个或多个存储器模块从一个功率状态转变到另一个功率状态(参见图5)。
在一个示例中，MPU110通过一个或多个通信链路耦合到计算平台100的其它元件。这些链路例如在图1中绘制为通信链路112、114、116和118。如在以下进一步描述的，MPU管理器110例如包括到这些其它元件的适当接口用以确定配置参数、监控操作参数并使得存储器模块转变到另一个功率状态。
在一个示例中，网络接口120包括一接口，计算平台100通过该接口经由网络链路101耦合到网络，该网络例如有线或无线本地局域网(LAN/WLAN)、广域网(WAN/WWAN)、城域网(MAN)、个人局域网(PAN)以及蜂窝或无线宽带电话网。网络接口120例如包括硬件、软件或固件用以把数据发送到该网络和从该网络接收数据。这可包括一个或多个网络接口卡、光纤接口卡或其它元件用以经由网络链路101接收并发送数据。在一个示例中，通信链路122可被网络接口120元件使用来作出对存储器控制器140的存储器读取/写入请求。这些请求可从存储器模块160获取数据/向存储器模块160发送数据。尽管没有在图1中示出，但是MPU管理器110例如也可耦合到通信链路101并直接监控网络带宽。
在一个示例中，处理元件130包括软件、硬件和/或固件用以支持计算平台100上的一个或多个处理操作。这可包括：软件比如操作系统和/或应用、硬件比如微处理器、网络处理器、服务处理器、微控制器、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)，以及固件用以包括可执行代码来启动基本输入/输出系统(BIOS)和/或启动计算平台100元件进行可视化操作。在一个示例中，通信链路132可被处理元件130用来对存储器控制器140作出存储器读取/写入请求。
在一个示例中，存储器控制器140处理/完成对将被存储(写入)和获取(读取)到存储器模块160的一个或多个存储器模块中的数据的请求。例如，这些请求可通过通信链路122或132接收。在一种实施方式中，存储器控制140可使用存储器功率面150来基于由例如MPU管理器110确定的预测的存储器功率利用率将这些一个或多个存储器模块转变到各种功率状态。
在一个示例中，存储器控制器140可与处理元件130集成在一起。例如，存储器控制器140可作为微处理器的集成存储器控制器使用。在该示例中，MPU管理器110可通过与处理元件130(例如经由通信链路112)耦合的接口或通过直接与集成存储器控制器140(例如经由通信链路132)耦合的接口与存储器控制器140进行通信。
在一种实施方式中，存储器功率面150经由功率馈线152向存储器模块160提供功率。例如图1所示的功率馈线路152被布线连接到存储器模块160中的每个存储器模块。功率馈线152可提供多个不同电压电平的功率，例如0.9v、1.5v、1.8v、3.3v、5v等。这些电压电平例如被调整用以在一定电压范围内提供功率。
在一个示例中，存储器模块160包括多个存储器模块。这些存储器模块在图1中描述为160-1到160-n+1，其中n表示任何正数。在一种实施方式中，这些存储器模块成对地通过至少一个存储器通道(例如包括数据发送和数据接收通信链路)与存储器控制器140相耦合。这种耦合的一个示例在图1中描述并且包括存储器通道162、164和166。这种公开不限于每个通道一对模块而且可以包括每个通道有任意数量的存储器，并且还可包括任意数量的存储器通道。向每一对存储器模块上写入和从中读取的数据通过这些存储器通道被路由，例如通过点到点串行通信链路路由。如下进一步所述，这些存储器模块可由各种类型存储器组成，该存储器可基于对计算平台100预测的存储器功率利用率被置于各种功率状态或电平中。
图2提供示例MPU管理器110体系结构的框图。在图2中，MPU管理器110的示例体系结构包括功率优化逻辑210、控制逻辑220、存储器230、输入/输出(I/O)接口240和任选的一个或多个应用250。
在一个示例中，图2的框图中描绘的元件是支持或实现本公开中描述的MPU管理器110的那些元件，不过给定的MPU管理器可以包括图2中描述的那些元件中的一些元件、可以包括图2中描述的那些元件的全部，或者可以包括比图2中描述的那些元件更多的元件。例如，功率优化逻辑210和控制逻辑220均可以表示或者一起来表示实施MPU管理器110功能部件(feature)的多种可执行内容或者逻辑装置。这些逻辑装置可包括微处理器、网络处理器、服务处理器、微控制器、FPGA、ASIC、多核心/多线程微处理器的隔离线程或核心、处理器的特定操作模式(例如系统管理模式)或它们的组合。
在图2中，功率优化逻辑210包括配置功能部件212、监控功能部件214、预测功能部件216和转变功能部件218。在一种实施方式中，功率优化逻辑210使用这些功能部件来执行一些操作。这些操作包括例如确定配置参数、监控操作参数和基于确定的配置参数和监控的操作参数预测计算平台100的存储器功率利用率。这些操作还可包括基于对计算平台100预测的存储器功率利用率使一个或多个存储器模块至少部分转变到多个功率状态。
控制逻辑220可控制MPU管理器110的总体操作，并且如上所述，可表示实施MPU管理器110的控制多种逻辑装置或可执行内容中的任意一个。在可替换的示例中，控制逻辑220的功能部件和功能在功率优化逻辑210中实施。
根据一个示例，存储器230存储可执行内容。该可执行内容可被控制逻辑220和/或功率优化逻辑210使用来实施或激活MPU管理器110的功能部件或元件。存储器230还可临时保持由功率优化逻辑210的功能部件获得来预测计算平台100的存储器功率利用率的配置和操作参数。
I/O接口240可经由MPU管理器110与计算平台100上的元件之间通信介质或链路提供接口。如上对图1中所述，MPU管理器110可经由通信链路112、114、116和118与这些元件耦合。I/O接口240例如包括根据各种通信协议来操作以在这些通信链路上通信的接口。例如，I/O接口240根据在规范(比如2000年8月出版、版本2.0的系统管理总线(SMBus)规范和/或之后的版本)中描述的通信协议来操作。如在以下更详细描述的，计算平台100的元件可提供在本公开中称为“钩子(hook)”的存储器寄存器或存储器表中的信息。功率优化逻辑210的功能部件可使用I/O接口240来通过通信链路112、114、116和118来访问这些钩子。
I/O接口240还可提供到远离计算平台100的元件的接口。因此，I/O接口240可使功率优化逻辑210或控制逻辑220能够从这些元件接收指令序列。该指令序列可使功率优化逻辑210和/或控制逻辑220实现MPU管理器110的一个或多个功能部件。
在一个示例中，MPU管理器110包括一个或多个应用250用以给控制逻辑220和/或功率优化逻辑210提供内部指令。
图3是MPU管理器110实施一个示例统计预测模块300的元件的图示。在一个示例中，MPU管理器110的元件是功率优化逻辑210的功能部件。如图3所绘制的，这些功能部件包括配置功能部件212、监控功能部件214和预测功能部件216。
在一种实施方式中，配置功能部件212、监控功能部件214和预测功能部件216是由功率优化逻辑210激活的统计预测或探试性模块的一部分。在一个示例中，配置功能部件212获得与驻留在计算平台100上的元件相关联的配置参数。这些配置参数包括例如存在于计算平台100上的资源(例如处理元件、网络接口、存储器、软件、固件等)和这些资源的配置。例如存储器模块160被用于可以不同方式影响存储器功率利用率的各种配置中。这些使用配置例如从存储器控制器140获得并且包括而不限于存储器交错、存储器镜像、存储器备份和等级次序分配。配置参数还可包括监控功能部件214用于确定什么操作参数被监控并且怎样获得它们的信息。
在一个示例中，配置功能部件212获得信息，该信息被监控功能部件214用来获得与计算平台100的元件相关联或由其保持的置于钩子中的操作参数。在一个示例中，这些钩子被保持在存储器表或存储器寄存器中，并在图3中分别绘制为用于网络接口120、处理元件130、存储器控制器140和存储器功率面150的钩子320、330、340和360。
如图4所示，表400列出了与钩子320、330、340和350相关联的类别和操作参数的示例。在一个示例中，表400的至少一部分内容通过配置功能部件212获得(例如在计算平台100的上电期间)并且使其可被监控功能部件214(例如临时存储在存储器230中)可访问。然后监控功能部件214可通过(例如经由通信链路112、114、116或118)访问存储器寄存器或与钩子相关联的存储器表监控计算平台100的操作参数。在一个示例中，配置功能部件212和监控功能部件214为预测功能部件216提供配置和操作参数。预测功能部件216例如实施各种统计预测模型(包括在预测算法中使用基于计算平台100的配置和操作参数的统计参数)来预测计算平台100的存储器功率利用率。
在一个示例中，转变功能部件218可从预测功能部件216接收对计算平台100的存储器功率利用率的预测。转变功能部件218基于从预测功能部件216接收的预测例如触发或引起存储器模块160中的一个或多个存储器模块转变到其它功率状态。
在一个示例中，如图4所示，钩子320包括网络通信业务类别。钩子320例如包括与通过网络接口120接收和转发的数据量和/或数据速率相关联的信息。这还可包括对通过网络接口120从耦合到计算平台100的网络接收的数据和转发到该网络的数据(例如基于数据包的)的网络通信业务统计(例如使用模式、吞吐量、拥塞、数据通信业务类型等)。
钩子330例如包含多个类型的与处理元件利用率、性能、功率状态和存储器分配相关联的信息。例如，该处理元件可包括微处理器并且其利用率可基于空闲时间、输入/输出时间、系统时间、用户时间或在微处理上运行的进程数。该微处理器的性能可基于高速缓存未命中、存储器加载和存储请求，以及该微处理器的功率状态还可是保持在钩子330中的被监控的操作参数。在一个示例中，该微处理器的功率状态包括挂起、待机和深度睡眠(例如微处理器被中止并且指令不被执行)。
该处理元件还可包括操作系统和操作系统的存储器管理。在一个例子中，这可包括保持在钩子330中的物理页面分配。解除分配例如可以是保持在钩子330中的另一个操作参数。
钩子340例如包含存储器访问模式信息。这可以包括在给定时间段内存储器控制器140为计算平台100服务或完成的读取和写入的数。这还可包括未决的命令数目和存储器控制器140在给定时间段内执行擦除的次数。还可包括存储器控制器140处理/完成的镜像数量(例如冗余存储器读取/写入请求)作为保持在钩子340中的操作参数。
钩子350例如包含存储器模块功率状态信息。这可包括由存储器功率面150提供给存储器模块160的功率等级。
附加的钩子也可通过计算平台100的各种其它元件来维持。因此，本公开不限于如上所述与钩子320、330、340和350相关联的操作参数。
在一个例子中，如上所述，预测功能部件216在一个或多个预测算法中使用统计参数。在一种实施方式中，这些统计参数可在计算平台100最初被上电起动或开始之时被学习到或确定出。所学习到或确定出的统计参数还可在计算平台100的运行时期间被自动或定期的调节。在一个例子中，该统计参数还可在给定时间段(例如训练时间)内被学习到，或者针对一个或多个类型的计算平台100资源和/或利用率参数而被配置。
在一种实施方式中，统计参数允许预测功能部件216预见将存储器模块160转变到不同状态来满足存储器利用率需求的需要。随着一个或多个存储器模块160被转变到这些不同的功率状态，该预见例如可降低可能的存储器等待时间或降低该计算平台100的数据吞吐量。基于计算平台100的功率预算分布的功率预算限制例如也可能会影响存储器利用率需求。因此，预测功能部件216可预见满足计算平台100的给定功率预算分布的转变需求。预测功能部件216使用的这些统计参数可包括但不限于对存储器控制器作出的存储器请求、处理元件利用率、网络带宽和功率预算分布。
在一个示例中，从钩子320获得的网络通信业务信息能够加入到统计参数中用于预见网络带宽。存储器利用率例如基于网络带宽改变，因为计算平台100可使用存储器模块160来至少临时存储从网络接收或发送到该网络的信息。因此，用于预测存储器利用率的统计参数可基于从钩子320获得的网络通信业务信息在上电时、定期地或在给定时间段上来调节。
在一种实施方式中，对计算平台100的存储器访问模式在初始训练期间或在运行应用时从钩子340获得。这可产生指示计算平台100的峰值、忙通信业务时间或远离峰值或低存储器通信业务时间的学习的统计参数。考虑与应用相关联的各种通信业务模型，这些忙或较低通信业务时间可基于每天的时间、每年的日期和假期。忙或低通信业务时间也可基于滑动时间窗或具有平均和方差参数的标准概率分布函数。适当的忙或低通信业务模型在训练期间被确定，并且还可经由确定的配置参数引入到统计模型中。这些忙或低的通信业务时间可用于以下表1所示的预测算法(针对单个或多个存储器模块160)：
表1
if(current_time＝＝busy_traffic_time)
监控操作参数来确认忙通信业务时间。
If(memory_access_pattern＝＝busy_traffic)
功率状态不变。
Else if(memory access pattern＝＝low traffic or no traffic)
调整统计参数以学习低通信业务时间的实例；
功率状态不变。
Else if(current_time＝＝low_traffic_time or idle_time)
基于空闲窗和剩余空闲的概率确定存储器模块的适当的低功率状态和基于所学习到的统计参数确定在某段时间上在低通信业务时间中存储器模块的适当的低功率状态；
将存储器模块转变到低功率状态；
基于低或空闲通信业务时间的期望时间段，启动将存储器转变出低功率状态的结束时间段计时器；
继续监控操作参数(存储器容量利用率、CPU利用率、网络通信业务、存储器访问模式)来在其被需要之前主动将存储器模块向回转变到活动状态。
在另一种实施方式中，从钩子320获得的网络通信业务信息和从钩子340获得的存储器访问模式产生了学习的统计参数，该统计参数指示忙或低通信业务时间可与从钩子330获得的信息得出的学习的统计参数一起使用。这些从钩子330获得的信息得出的统计参数可指示处理元件130的峰值存储器利用率(例如CPU存储器利用率)。在一个示例中，计算平台100的配置参数包括存储器模块160的存储容量，并且该存储器容量可与峰值存储器利用率和在以下表2所示的示例预测算法中的忙或低通信业务时间相比较。忙或低通信业务时间可基于上述的规则(例如每天的时间、每一年的日期、假期、时间窗、概率分布函数)。
表2
if(current_time＝＝busy_traffic_time)
监控操作参数或钩子(330)以确认忙通信业务时间
If(memory_capacity_utilization＝＝peak_memory)
功率状态不变.
Else if(memory_capacity_utilization＝＝low_traffic or no_traffic)
调整统计参数以学习该低通信业务时间的实例；
功率状态不变.
Else if(current_time＝＝low_traffic_time or idle_time)
基于空闲窗和剩余空闲的概率确定存储器模块的适当的低功率状态和基于所学习到的统计参数确定在某段时间上在低通信业务时间中存储器模块的适当的低功率状态；
将存储器模块转变为低功率状态；
基于低或空闲通信业务的期望时间段，启动将存储器转变出低功率状态的结束时间段计时器；
继续监控操作参数(存储器容量利用率、CPU利用率、网络带宽)以在其被需要之前主动将存储器模块向回转变到活动状态。
在另一种实施方式中，使用计算平台100的功率预算分布和由计算平台100消耗的功率一起来确定限制由计算平台100将存储器模块160所消耗的功率的需要。在该实施方式中，钩子330和340中的信息被获得来为计算平台100消耗的功率聚集或监控操作参数。例如，从钩子330获得的CPU利用率和从钩子340获得的存储器带宽可与计算平台100所消耗的功率相关。该功率预算分布可与在以下表3所示的示例预测算法中的功率消耗相比较。
表3
If(power_consumed＞power_budget_profile)；
If(CPU_utilization＞peak_CPU_utilization)
检查存储器利用率(330，340)
If(low_memory_traffic)
将存储器模块转变到低功率状态来降低所消耗的功率；
或
压制存储器带宽来降低所消耗的功率；
继续监控所消耗的功率；
Else if(CPU_utilization＝＝low_traffic)
将CPU转变到不同功率状态来降低所消耗的功率。
图5是转变功能部件218可将存储器模块160中的一个或多个存储器模块转变到的示例存储器功率状态500的图示。如图5所示，存储器功率状态500包括离线状态510、在线状态520、待机状态530和挂起状态540。
在一种实施方式中，存储器模块160的存储模块可以是双列直插存储器模块(DIMM)。在该实施方式中，DIMM包括缓冲器(未示出)用于临时保持向DIMM写入或从其读取的数据。该包括缓冲器的DIMM例如被称为全缓冲DIMM或FB-DIMM。例如，FB-DIMM可按照JEDEC固态技术协会提出的FB-DIMM标准中所描述的方式进行操作。根据提出的FB-DIMM标准，FB-DIMM的缓冲部分被称为高级存储器缓冲器(AMB)。
在一个示例中，FB-DIMM AMB通过存储器通道与存储器控制器140相耦合。在一种配置中，例如，2个FB-DIMM通过单个存储器通道耦合到存储器控制器140。例如，用于存储模块160-1和160-2的AMB通过存储器通道162耦合，用于存储模块160-3和160-4的AMB通过存储器通道164耦合，以及用于存储模块160-n和160-n+1的AMB通过通信通道166耦合(参见图1)。在该配置中，例如，将写入DIMM或从其读取的数据首先被路由到AMB并然后转发到其目的地(例如存储器控制器140或DIMM)。
根据一个示例，对于FB-DIMM来说，离线状态510表示其中AMB和DIMM都被断开电源的功率状态。在线状态520例如是当DIMM和AMB被完全供电时的状态。待机状态530例如是当DIMM相对于被完全供电的低功率模式(例如，低电模式)并且将DIMM耦合到存储器管理器140的AMB上的接口被关闭(例如传输和接收通信链路被禁止了一段短的、固定时间段或被禁止了一段长的、变化时间段)之时。挂起状态540可表示其中AMB被断开电源并且DIMM处于自刷新模式的功率状态。
在一种实施方式中，如图5所描绘的，FB-DIMM可从离线状态510转变到在线状态520。在在线状态520中，例如，FB-DIMM能够被转变到挂起状态540或待机状态530。FB-DIMM可从待机状态530或挂起状态540转变到在线状态520。另外，如果在待机状态530中，那么FB-DIMM也可转变到挂起状态540。最后，如果在挂起状态540中，那么FB-DIMM可转变到离线状态510或转变到待机状态530。本公开不限于这几种类型的存储器功率状态转变并且也不限于仅FB-DIMM存储器类型。其它存储器类型可包括但是不限于几代双数据速率(DDR)静动随机访问存储器，比如DDR(第一代)、DDR2(第二代)或DDR3(第三代)。其它类型的存储器还可包括FB-DIMM的未来几代或其它存储器技术。
图6是预测存储器功率利用率和基于预测将存储器模块转变到另一个功率状态的示例方法的流程图。在一个例子中，如图1所示的计算平台100被用于描述该方法。在方框610中，例如，计算平台100被供电着或被上电。该上电可在功率被最初提供给计算平台100时发生，或在计算平台100的复位时伴随发生。
在方框620中，在一个示例中，在计算平台100上电时，MPU管理器110中的功率优化逻辑210激活配置功能部件212。配置功能部件212在一个示例中获得与驻留在计算平台100上的元件相关联的一个或多个配置参数。这些配置参数可包括计算平台100的资源和那些资源的配置。配置功能部件212在一个示例中将这些配置参数的至少一部分编辑到表中并且将该表临时存储到存储器中(例如存储器230)。配置参数212还可编辑类似于表400的表来指示通过其操作参数可被监控的钩子。例如，该表至少被临时存储在存储器中(例如，存储器230)。
在方框630中，在一个示例中，功率优化逻辑210激活监控功能部件214。在一种实施方式中，监控功能部件214获得或访问由配置功能部件212临时存储的表。例如，监控功能部件214使用在类似于表400的表中描述的钩子来便于监控计算平台100的操作参数。例如，监控功能部件214使用钩子320、330、340和360来获得与网络接口120、处理元件130、存储器控制器140和存储器模块160分别相关联的操作参数。
在方框640中，在一个示例中，功率优化逻辑210激活预测功能部件216。预测功能部件216在一个示例中收集由配置功能部件212和监控功能部件214获得的配置参数和操作参数。如上所述，预测功能部件216围绕计算平台100的配置和操作参数实施各统计预测模型，用以预测计算平台100的存储器功率利用率。
在一种实施方式中，预测功能部件216对包括配置和操作参数的各种统计预测模型的实施，允许预测功能部件216通过各计算平台100元件来预测存储器利用率的变化。例如，在存储器模块160的给定存储模块中的存储器要么由处理元件130的一个或多个实体(例如，操作系统和/或应用)分配很重，要么完全没有分配。当监控功能部件214从处理元件130定期获得钩子330时，这可被指示出来。至少部分地基于钩子330中的信息和计算平台100的配置参数和学习或训练的统计参数，预测功能部件216能够预测给定存储器模块的利用率并且其功率可相应地改变来降低存储器的等待时间或满足对计算平台100的给定功率预算分布。
除了使用模式之外，在一个示例中，预测功能部件216还可考虑存储器模块160的各种配置参数，比如存储器交错、存储器镜像、存储器备份和等级次序分配。当一个或多个给定存储器模块被转变到另一个功率状态时，这种考虑可允许预测功能部件216确定可最少影响计算平台100元件(例如，处理元件130)性能的预测。
在一种实施方式中，存储器模块160-1-160-n+1是如上图5所述的FB-DIMM。在一个示例中，存储器模块160-1-160-n+1在每个分支每个通信通道具有2个DIMM的配置，不过本公开不限于这种类型的存储器模块配置。例如，如果BIOS已经启用了分支顺序和等级交错4∶1配置，那么在给定分支中的等级参与到分支存储器区域中以及甚至更低级存储器地址访问进入给定分支上的DIMM。因此，预测功能部件216可考虑这种交叉，并且将一组四个DIMM视为单个存储器资源组，该单个存储器资源组有可能被转变到相同的功率状态(例如，从功率状态500中)。类似的，预测功能部件216可考虑其它类型的存储器交错配置并且还可考虑计算平台100上实施的终端用户的应用的功率和性能友好的存储器配置。
在方框650中，在一个示例中，功率优化逻辑210激活转变功能部件218。转变功能部件218在一个示例中从预测功能部件216接收预测：基于它对至少一个统计预测模型的实施将不利用存储器模块160的给定的一个或多个存储器模块。例如给定的存储器模块为存储器模块160-1。因此，例如，转变功能部件218使存储器模块160-1转变到另一个功率状态以节省计算平台100的功率。这另一功率状态可以是在图5所述的功率状态500之一。例如，如果模块160-1是在线状态520，那么转变功能部件218可使存储器模块160-1转变到离线状态510、待机状态530或挂起状态540。
在一个示例中，在模块160-1转变到另一个功率状态后，由预测功能部件216基于配置和操作参数所做的相继预测可吸收可能的再激活/等待时间损失，该损失会使计算平台100的性能变差。因此，该过程可返回到方框620和/或630来预测存储器模块160-1的使用，然后基于该预测的使用或使用模式使模块160-1转变到另一个功率状态。
再次参考图1中的MPU管理器110。MPU管理器110例如被描述为计算平台100的元件，其与网络接口120、处理元件130和存储器控制器140相分离开。在该示例中，MPU管理器110可以是专用的管理微控制器(比如服务处理器)的一部分或位于其上。
在另一个示例中，MPU管理器110驻留在包括存储器控制器140(例如芯片组)的一组计算平台100资源中。MPU管理器110在该另一个示例中可以是芯片组内的专用管理微控制器的一部分或被包括在存储器控制器140内或位于其上。MPU110例如通过各种与存储器控制器140耦合的通信链路获得配置和操作参数。
在又一个示例中，MPU管理器110是计算平台100的虚拟分区的一部分。这可以是运行在专用隔离核心上的服务操作系统或在处理元件130中使用虚拟技术/虚拟机监控(VT/VMM)支持的核心的一部分。MPU管理器110例如可使用各种通信链路，该通信链路耦合到处理元件130和/或其中MPU管理器110存在或正在执行以获得配置和操作参数的虚拟部分。
再次参考图2中的存储器230。存储器230可包括许多种存储介质，包括但是不限于易失性存储器、非易失性存储器、闪存、可程序化变量或状态、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、闪存或其它静态或动态存储介质。
在一个示例中，机器可读指令可从一种形式的机器可访问介质提供给存储器230。机器可访问介质可表示任何机制，该机制提供(即存储和/或传输)可由机器(例如ASIC、特殊功能控制器或处理器、FPGA或其它硬件设备)读取的形式的信息或内容。例如，机器可访问介质包括：ROM；ROM；磁盘存储介质；光存储介质；闪存设备；电、光、声或其它形式的传播信号(例如载波、红外信号、数字信号)等等。
在前面的描述中，为了解释的目的，描述了很多特定细节来提供对于本公开的理解。很明显本公开可在没有这些指定细节的情况下实践。在其它情况中，结构和设备以框图块的形式示出来避免使本公开的不清楚。
本公开中对术语“响应于”的参考不限于仅响应于特定功能部件和/或结构。功能部件还可“响应于”其它功能部件和/或结构并且还可位于该功能部件和/或结构之内。此外，术语“响应于”还可与其它术语比如“可通信地耦合到”或“可操作地耦合到”表示同义，不过该术语在此方面并不受限制。

Claims (28)

1.一种方法，包括：
实施至少一个统计预测模型来预测存储器功率利用率并且降低计算平台的功率消耗，该实施包括：
确定计算平台的配置参数；
监控计算平台的操作参数；以及
基于所确定的配置参数和监控的操作参数预测计算平台的存储器功率利用率；以及
至少部分地基于经由至少一个统计预测模型的实施所预测的存储器功率利用率，将驻留在计算平台上的至少一个存储器模块转变到多个功率状态中的一个。
2.如权利要求1所述的方法，其中至少一个统计预测模型包括：在预测算法中使用在计算平台被最初上电时开始的给定时间段期间所确定的统计参数。
3.如权利要求1所述的方法，其中至少一个统计预测模型包括：在预测算法中使用在给定时间段期间所确定且在计算平台的运行期间被定期调节的统计参数。
4.如权利要求3所述的方法，其中该统计参数包括从以下组中选择的至少一个统计参数：对存储器控制器作出的对至少一个存储器模块的存储器请求、计算平台上的处理元件的处理元件利用率、计算平台上的处理元件的功率状态、计算平台上的处理元件的存储器容量利用率以及在计算平台和网络之间的至少一个通信链路上的网络带宽。
5.如权利要求3所述的方法，其中处理元件的功率状态包括挂起功率状态、待机功率状态和深度睡眠功率状态之一。
6.如权利要求1所述的方法，其中确定配置参数包括：
从存储器控制器获得至少一个存储器模块的配置参数，该配置参数包括该至少一个存储器模块的至少一个使用配置，该至少一个使用配置选自以下项组成的组中：存储器交错、存储器镜像、存储器备份和等级次序分配。
7.如权利要求6所述的方法，其中监控操作参数包括：通过从处理元件、存储器控制器、网络接口和至少一个存储器模块中之一的至少一个存储器寄存器获得信息来监控操作参数。
8.如权利要求7所述的方法，其中从处理元件的至少一个存储器寄存器获得信息包括：
该信息包括选自下组中的至少之一：处理元件利用率、处理元件性能和处理元件功率状态。
9.如权利要求1所述的方法，其中将至少一个存储器模块转变到多个功率状态之一包括：
该功率状态包括离线状态、在线状态、待机状态和挂起状态。
10.如权利要求9所述的方法，其中该至少一个存储器模块是全缓冲的双列直插存储器模块(FB-DIMM)。
11.如权利要求10所述的方法，其中将FB-DIMM转变到多个功率状态之一使得驻留在计算平台上的另一个FB-DIMM也转变到相同的功率状态。
12.一种设备，包括：
存储器功率利用率管理器，其包括实施至少一个统计预测模型以预测计算平台的存储器功率利用率的逻辑，该实施包括该逻辑用于：
确定计算平台的配置参数；
监控计算平台的操作参数；以及
基于确定的配置参数和监控的操作参数预测计算平台的存储器功率利用率，其中存储器功率利用率管理器将预测的存储器功率利用率指示给驻留在计算平台上的存储器控制器，以便让存储器控制器至少部分地基于所指示的对计算平台的存储器功率利用率的预测，将驻留在计算平台上的至少一个存储器模块转变到多个功率状态中的一个。
13.如权利要求12所述的装置，其中确定配置参数包括：
该逻辑从存储器控制器获得配置参数，该配置参数包括至少一个存储器模块的至少一个使用配置，该至少一个使用配置选自以下项组成的组中：存储器交错、存储器镜像、存储器备份和等级次序分配。
14.如权利要求13所述的装置，其中监控操作参数包括：
该逻辑通过从处理元件、存储器控制器、网络接口和至少一个存储器模块中之一的至少一个存储器寄存器获得信息来监控操作参数。
15.如权利要求14所述的装置，其中从存储器控制器的至少一个存储器寄存器获得信息包括：该信息包括对该存储器控制器的存储器访问模式，该存储器访问模式包括在给定时间段该存储器控制器为计算平台完成的读取和写入请求的数量。
16.如权利要求12所述的装置，其中存储器功率利用率管理器包括位于驻留在计算平台上的专用管理微控制器上的存储器功率利用率管理器。
17.如权利要求12所述的装置，其中存储器功率利用率管理器包括位于存储器控制器上的存储器功率利用率管理器。
18.如权利要求12所述的装置，其中存储器功率利用率管理器包括位于计算平台的虚拟分区中的存储器功率利用率管理器。
19.如权利要求12所述的装置，其中存储器功率利用率管理器至少包括运行在专用隔离核心或使用虚拟技术操作的处理元件的核心的一部分之一上的服务操作系统的一部分。
20.一种计算平台，包括：
处理元件；
多存储器模块；
该存储器模块的存储器控制器；
接收和转发数据的网络接口；以及
存储器功率利用率管理器，其包括实施一个或多个统计预测模型用以预测计算平台的存储器功率利用率的逻辑，该实施包括该逻辑来：
确定计算平台的配置参数；
监控计算平台的操作参数；以及
基于确定的配置参数和监控的操作参数预测计算平台的存储器功率利用率，其中存储器功率利用率管理器将预测的存储器功率利用率指示给存储器控制器，以便存储器控制器至少部分地基于所指示的对计算平台的存储器功率利用率的预测，将该多个存储器模块中的存储器模块转变到多个功率状态中的一个。
21.如权利要求20所述的计算平台，其中确定配置参数包括：
该逻辑从存储器控制器获得配置参数，该配置参数包括多个存储器模块的至少一个使用配置，该至少一个使用配置选自以下项组成的组中：存储器交错、存储器镜像、存储器备份和等级次序分配。
22.如权利要求21所述的计算平台，其中监控操作参数包括：
该逻辑通过从处理元件、存储器控制器、网络接口和至少一个存储器模块中之一的至少一个存储器寄存器获得信息来监控操作参数。
23.如权利要求22所述的计算平台，其中从网络接口的至少一个存储器寄存器获得信息包括：该信息包括对从通过网络接口耦合到计算平台的网络接收和转发到该网络的基于数据包的数据的网络通信业务统计。
24.如权利要求20所述的计算平台，其中将该多个存储器模块的存储器模块转变到多个功率状态之一包括：功率状态包括离线状态、在线状态、待机状态和挂起状态。
25.一种包括内容的机器可访问介质，其中当由驻留在计算平台上的机器执行该内容时，该内容使得该机器：实施至少一个统计预测模型来预测存储器功率利用率并且降低计算平台的功率消耗，
该实施包括：
-确定计算平台的配置参数；
-监控计算平台的操作参数；以及
-基于确定的配置参数和监控的操作参数预测计算平台的存储器功率利用率；以及
-至少部分地基于经由至少一个统计预测模型的实施所预测的存储器功率利用率，将驻留在计算平台上的至少一个存储器模块转变到多个功率状态中的一个。
26.如权利要求25所述的机器可访问介质，其中确定配置参数包括：从存储器控制器获得该至少一个存储器模块的配置参数，
配置参数包括至少一个存储器模块的至少一个使用配置，该至少一个使用配置选自以下项组成的组中：存储器交错、存储器镜像、存储器备份和等级次序分配。
27.如权利要求26所述的机器可访问介质，其中监控操作参数包括：
通过从处理元件、存储器控制器、网络接口和至少一个存储器模块中之一的至少一个存储器寄存器获得信息来监控操作参数。
28.如权利要求27所述的机器可访问介质，其中从处理元件的至少一个存储器寄存器获得信息包括，
该信息包括从以下组中选择的至少之一：处理元件利用率、处理元件性能和处理元件功率状态。
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