CN102004679B - 一种基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型 - Google Patents

一种基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型 Download PDF

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Abstract

本发明着眼于构件化嵌入式软件，从基于状态的角度出发，将嵌入式软件系统的运行过程视为一个状态的集合，提出了一种基于马尔科夫链的嵌入式软件能耗估算模型。首先为了克服主观判断造成软件状态转移概率准确性低的弊端，对常用的软件体系结构风格进行分类，确定不同风格下软件状态转移概率，生成软件状态转移概率矩阵，然后若软件状态转移概率矩阵为非正规概率矩阵，将非正规概率矩阵调整为正规概率矩阵，最后根据测量得到的构件平均能耗值，估算嵌入式软件的平均能耗，并通过实验验证了该模型的有效性。

Description

一种基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型
所属技术领域
本发明涉及嵌入式软件能耗估算技术领域，尤其是涉及一种针对能耗相关的构件化嵌入式软件估算模型-基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型。
背景技术
目前在全球倡导“低碳经济”的背景下，嵌入式系统的能耗是一个日益引起人们关注的热点问题，成为嵌入式系统设计的重要考量因素。
能耗优化可以在各个层次上展开，越高的设计层次所提供的节能空间越大，设计效率也越高。嵌入式系统的能耗优化先期主要集中在硬件层，包括材料级、工艺级、电路级、门级、RTL级、算法级以及微结构级等层次。随着微电子技术的不断发展，各种底层先进硬件能耗优化技术的出现和应用，使得高层软件方面的功耗优化技术逐步成为控制系统功耗的重要手段。目前，软件层的能耗优化技术可分为源程序结构级、算法级和软件体系结构级三个层次。
对嵌入式软件功耗的研究已经成为嵌入式研究领域的研究者所关注的焦点，但上述大多数研究仍然停留在指令级、源程序结构级和算法级的能耗分析与估算上，对更高层次的体系结构级的能耗分析与估算的研究还较少。
本发明对软件体系结构级软件能耗估算模型进行研究，着眼于构件化的嵌入式软件，从基于状态的角度出发，将嵌入式软件系统的运行过程视为一个状态的集合，提出了一种基于马尔科夫链的嵌入式软件能耗估算模型。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型。
本发明解决其技术难题所采用的技术方案的步骤如下：
1)为了克服主观判断造成软件状态转移概率准确性低的弊端，对常用的软件体系结构风格进行分类，确定不同风格下软件状态转移概率，生成软件状态转移概率矩阵，不同风格下软件状态转移概率的计算方法如下：
●在管道和过滤器的体系结构风格中，过滤器构件通过管道联系，若过滤器构件连接的后向过滤器只有一个，则过滤器构件向相应管道的转移概率为1；若后向过滤器数量为n，则过滤器构件向相应管道的转移概率为1/n。
●在仓库风格和黑板风格的体系结构风格中，知识源构件向控制单元构件的状态转移概率为1，控制单元构件向中央数据处理单元构件的状态转移概率为1/2，控制单元构件向知识源构件的状态转移概率为1/2n，其中n为知识源构件数量。
●在分层系统的体系结构风格中，客户构件提出需求，由于客户构件本身不具备服务处理能力，只能交给第一层服务构件进行处理，状态转移概率为1，第n层服务构件向n-1层服务构件状态转移概率为n-1/n，向客户构件的状态转移概率为1/n。同样，第n-1层服务构件向n-2层服务构件状态转移概率为n-2/n-1，向第n层服务构件的状态转移概率为1/n-1。
●在C/S和B/S风格的体系结构中，客户端向服务器端的状态转移概率为1，设客户端服务器端交互时间为Δt1，服务器端运行服务时间为Δt2，则服务器端向客户端的状态转移概率为
Figure BSA00000353328900021
服务器端向自身的状态转移概率为
2)若软件状态转移概率矩阵为非正规概率矩阵，将非正规概率矩阵调整为正规概率矩阵，调整的步骤如下：
●将矩阵中的第一个零元素替换为构件化嵌入式软件能耗要求精度内的最小正数值，如软件能耗最小精度要求为小数点后4位，则可以将状态转移概率矩阵中的0替换为0.0001。
●判断调整后矩阵是否为非正规概率矩阵，不是则转到步骤1，是则转到步骤3。
●输出调整后矩阵。
3)根据测量得到的构件平均能耗值，估算软件平均能耗值，估算公式如下：
N ‾ = UN = U 1 U 2 . . . U i × N 1 N 2 . . . N i
其中，Ni为构件平均能耗值，U为状态转移概率矩阵P的固定概率向量，
Figure BSA00000353328900024
为软件的平均能耗估算值。
附图说明
图1基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算过程
图2中断触发式嵌入式软件的体系结构图
具体实施方式
下面针对三种不同风格的软件，使用基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗模型估算软件的能耗，主要包括：
1)中断触发式嵌入式软件：采用C/S和分层风格，包括一个定时发送构件，在单位时间内发送信号；两个中断构件，产生不同的中断信号；一个控制构件，负责接收定时发送构件的和两个中断构件发送的信号，并根据不同的信号向I/O构件发送相应的指令信号；一个I/O构件，负责接收控制构件发送的信号并进行相应的输出。
2)文件扫描处理软件：采用中央仓库风格，包括文件扫描构件、文件数据分类构件、字符数据处理构件、整形数据处理构件和输出构件。文件扫描构件负责读取文件，将文件数据放入缓冲区中由文件数据分类构件进行分类，根据类别调用字符数据处理构件或者整形数据处理构件进行数据处理，最后由输出构件输出处理后的数据。
3)图像文件匹配软件：采用管道/过滤器风格，包含图像文件读取构件、图像信息格式转换构件、图像匹配构件、图像信息输出构件和异常处理构件。图像文件读取构件读取图像到缓冲区，由图像信息转换构件将图像文件转换为二进制数据，再通过图像匹配构件进行匹配，匹配后由图像信息输出构件进行输出，以上构件出错则调用异常处理构件。
下面通过对中断触发式嵌入式软件具体描述基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型的估算过程。
能耗估算过程分为三个阶段：
1)构件能耗值获取阶段。该阶段主要通过HMSim(一种指令级高精度嵌入式软件能耗模拟器)对每个构件和连接件的平均能耗值进行测量，得到构件运行时的能耗值(如表1所示)。
表1  HMSim平台上各构件、连接件平均能耗值与运行时间
  名称   类型   平均能耗值(nj)   运行时间(ns)
  定时发送构件   构件   1525.121088   1666
  中断构件1   构件   1542.225543   1684
  中断构件2   构件   514.455832   561
  控制构件   构件   2770.530138   2981
  I/O构件   构件   1479.968277   1615
  定时发送的控制连接件   连接件   27.749020   31
  中断1的控制连接件   连接件   16.982763   18
  中断2的控制连接件   连接件   17.187095   19
  控制与I/O的连接件   连接件   35.609814   39
2)模型估算阶段。该阶段主要通过系统结构图获取构件间关系，再根据不同风格下软件状态转移概率的确定原则，获得构件间的状态转移概率矩阵，进一步通过构件状态转移概率矩阵得到软件的稳定概率，然后结合各构件的平均能耗值，估算出构件化嵌入式软件的平均能耗值。
在模型估算阶段，根据C/S体系结构风格转移概率原则确定软件的状态转移概率矩阵P为：
p = 0 0.05 0.05 0.9 0 0 0 0.05 0.95 0 0 0.05 0 0.95 0 0 0.05 0.05 0 0.9 0.9 0.05 0.05 0 0
矩阵P满足正规概率矩阵条件，不需要对矩阵P进行调整。根据公式
Figure BSA00000353328900042
求解出矩阵P的固定概率向量U＝[0·27040.04760.04760.33390.3005]，得到中断触发式嵌入式软件的能耗估算值为1880.101264nj。
3)模型验证阶段。该阶段主要将构件化的嵌入式软件在目标板平台上循环运行10,000次，总能耗值除以10,000，得到软件单次运行的平均能耗值，与模型估算值和HMSim测量值进行比较，验证基于马尔科夫链的能耗估算模型的有效性。
类似地，我们可得到文件扫描处理软件和图像文件匹配软件的模型能耗估算值，HMsim能耗测量值和目标板能耗测量值(如表2所示)。
表2  3种软件的模型能耗估算值与软件实际运行能耗测量值的对比
  模型能耗估算值(nj)  HMSim能耗测量值(nj)   目标板能耗测量值(nj)
  中断触发式嵌入式软件   1880.101264   1821.025497   2041.548557
  文件扫描处理软件   3482.427521   3613.548526   3900.632510
  图像文件匹配软件   5143.223674   5239.847356   5689.170512
通过对三种不同风格的构件化嵌入式软件的能耗估算过程可以看出：实验的模型能耗估算值与目标板能耗测量值的误差小于12％，与HMSim能耗测量值的误差小于4％，说明对于构件化的嵌入式软件，采用基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型进行能耗的估算是可行的。

Claims (1)

1.一种基于构件化嵌入式软件能耗估算模型估算构件化嵌入式软件能耗的方法，该模型基于马尔科夫链，该方法步骤包括如下：
1)为了克服主观判断造成软件状态转移概率准确性低的弊端，对常用的软件体系结构风格进行分类，确定不同风格下软件状态转移概率，生成软件状态转移概率矩阵，不同风格下软件状态转移概率的计算方法如下：
●在管道和过滤器的体系结构风格中，过滤器构件通过管道联系，若过滤器构件连接的后向过滤器只有一个，则过滤器构件向相应管道的转移概率为1；若后向过滤器数量为n，则过滤器构件向相应管道的转移概率为1/n；
●在仓库风格和黑板风格的体系结构风格中，知识源构件向控制单元构件的状态转移概率为1，控制单元构件向中央数据处理单元构件的状态转移概率为1/2，控制单元构件向知识源构件的状态转移概率为1/2n，其中n为知识源构件数量；
●在分层系统的体系结构风格中，客户构件提出需求，由于客户构件本身不具备服务处理能力，只能交给第一层服务构件进行处理，状态转移概率为1，第n层服务构件向n-1层服务构件状态转移概率为n-1/n，向客户构件的状态转移概率为1/n，同样，第n-1层服务构件向n-2层服务构件状态转移概率为n-2/n-1，向第n层服务构件的状态转移概率为1/n-1；
●在C/S和B/S风格的体系结构中，客户端向服务器端的状态转移概率为1，设客户端服务器端交互时间为Δt1，服务器端运行服务时间为Δt2，则服务器端向客户端的状态转移概率为 
Figure FSB00000803109300011
服务器端向自身的状态转移概率为 
2)若软件状态转移概率矩阵为非正规概率矩阵，将非正规概率矩阵调整为正规概率矩阵，调整的步骤如下：
①将矩阵中的第一个零元素替换为构件化嵌入式软件能耗要求精度内的最小正数值，软件能耗最小精度要求为小数点后4位，则可以将状态转移概率矩阵中的0替换为0.0001；
②判断调整后矩阵是否为非正规概率矩阵，不是则转到步骤①，是则转到步骤③；
③输出调整后矩阵；
3)根据测量得到的构件平均能耗值，估算软件平均能耗值，估算公式如下：
Figure FSB00000803109300013
其中，Ni为构件的平均能耗值，U为调整为正规概率矩阵的状态转移概率矩阵的固定概率向量， 
Figure FSB00000803109300021
为软件的平均能耗估算值。 
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