CN102411423B

CN102411423B - 一种cpu与无线网卡的协同动态电源管理方法

Info

Publication number: CN102411423B
Application number: CN201110230451.0A
Authority: CN
Inventors: 刘发贵; 邢晓勇; 吴泽详
Original assignee: South China University of Technology SCUT
Current assignee: South China University of Technology SCUT
Priority date: 2011-08-12
Filing date: 2011-08-12
Publication date: 2014-05-07
Anticipated expiration: 2031-08-12
Also published as: CN102411423A

Abstract

本发明属于计算机电源管理技术领域，具体涉及一种CPU与无线网卡的协同动态电源管理方法。其包括以下步骤：A.启动协同动态电源管理模块；B.调动负载监控模块，监控当前无线网卡的负载；C.判断负载是否超过第一阀值，若是转入D，否则转入E；D.CPU不降频，无线网卡不关闭，转入步骤B；E.启动协同管理策略算法，先启动CPU动态电源管理，并转入步骤F；F.判断负载是否超过第二阈值，若是转入步骤B,否则转入步骤G；G.启动协同管理策略算法,启动无线网卡动态电源管理，并转入步骤H；H.协同管理时间间隔结束，转入步骤B。本发明实现对CPU和无线网卡的协同节能管理，实现DPM策略优化，进一步提高能耗利用率。

Description

一种CPU与无线网卡的协同动态电源管理方法

技术领域

本发明属于计算机电源管理技术领域，具体涉及一种CPU与无线网卡的协同动态电源管理方法。

背景技术

现代嵌入式设备大多带有无线网卡，提供无线上网的能力，以运行网页浏览或者是流媒体播放等复杂的网络应用程序。研究表明，CPU与无线网卡为嵌入式系统中主要的耗能部件。如何通过有效的电源管理技术，降低整个系统的能耗，是业界的研究热点。

动态电源管理（Dynamic Power Management，DPM）是实现低功耗的主要技术。传统的动态电源管理研究往往只关注单一部件的节能管理技术，如面向CPU的动态电源管理，多采用CPU调频技术、DVS技术等在CPU运行时来动态调节，通过适时降频达到节能的目的。随着动态电源管理技术的日渐成熟，针对单一部件的节能管理已经不能满足要求业界的要求，如何实现部件之间协同的能耗管理技术成为业界研究的热点。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明的目的提供一种同时实现对CPU和无线网卡节能管理，并实现DPM策略优化，进一步提高能耗利用率的CPU与无线网卡的协同动态电源管理方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种CPU与无线网卡的协同动态电源管理方法,包括以下步骤：

A.启动协同动态电源管理模块；

B.所述协同动态电源管理模块调动负载监控模块，监控当前无线网卡的负载；

C.判断当前无线网卡的负载是否超过第一阀值threshold1，若是，转入D，否则转入E；

D.CPU不降频，无线网卡不关闭，并且转入步骤B；

E.启动协同管理策略算法,所述协同管理策略算法首先启动CPU的动态电源管理，并且转入步骤F；

F.进一步判断当前无线网卡的负载是否超过第二阈值threshold2，若是转入步骤B,若不是，则转入步骤G；

G.启动协同管理策略算法,此时协同管理策略算法启动无线网卡的动态电源管理，并且转入步骤H；

H.等待协同管理时间间隔结束，转入步骤B。

作为一种优选方案，所述协同管理策略算法针对无线网卡的动态电源管理基于超时策略。

作为进一步的优选方案，基于超时策略的无线网卡动态电源管理策略具体为：

G11.设置超时阈值TIMEOUT=8，空闲状态持续时间td=0；

G12.当步骤F中的判断结果是当前无线网卡的负载不超过第二阈值threshold2时，空闲状态持续时间td加1；

G12.判断此时的空闲状态持续时间td是否大于超时阈值TIMEOUT,若大于，则关闭无线网卡，并将空闲状态持续时间td置0，转入步骤H中；否则无线网卡进入休眠状态，并且转入步骤H中。

作为另一种优选方案，所述协同管理策略算法针对无线网卡的动态电源管理基于预测策略。

作为进一步的优选方案，基于预测策略的无线网卡动态电源管理策略具体为：

G21.设置上一时间段实际空闲的时间长度为pre_actidle=0,上次预测的空闲时间长度pre_forcast=5,本次预测的空闲时间长度predict_idle=0，设置常数a=2，等效工作时间tbe=8；

G22. 当步骤F中判断当前无线网卡的负载不超过第二阈值threshold2时，上一时间段实际空闲的时间长度为pre_actidle加1；

G23.计算本次预测的空闲时间长度predict_idle，计算公式为：predict_idle=a * pre_forcast + predict_idle /(a + 1)；

G24.判断此时本次预测的空闲时间长度predict_idle是否大于等效工作时间tbe，若大于，则关闭无线网卡，并转入步骤H中；若小于，则无线网卡进入休眠状态，并且转入步骤H中。采用此算法进行DPM管理时，CPU各个节能参数与现有技术比较都能达到最优值，此时相应的无线网卡的节能参数也都达到较好的水平，

作为更进一步的优选方案，所述协同管理策略基于Linux提供的工作队列机制，使系统运行时能够持续地进行能耗管理。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明通过协同动态电源管理实现对CPU和无线网卡这两大耗能器件的节能管理，采用基于超时策略和预测策略的无线网卡电源管理，实现DPM策略优化，进一步提高能耗利用率。

附图说明

图1为本发明的DPM框架；

图2为本发明的总流程图；

图3为本发明中测试例中CPU参数的实验数据结果图；

图4为本发明中测试例中无线网卡参数的实验数据结果图；

图5为测试例中采用原有DPM框架自带算法情况下的CPU状态曲线图；

图6为测试例中采用原有DPM框架自带算法情况下的无线网卡状态曲线图；

图7为测试例中基于超时策略的协同管理策略算法的CPU状态曲线图；

图8为测试例中基于超时策略的协同管理策略算法的无线网卡状态曲线图；

图9为测试例中基于预测策略的协同管理策略算法的CPU状态曲线图；

图10为测试例中基于预测策略的协同管理策略算法的无线网卡状态曲线图。

其中，图6、8、10中各点表示具体内容为：

Y值等于0的点，表示无线网卡处于关闭状态，此状态无能量损耗；Y值等于1的点，表示无线网卡处于空闲状态，此状态能量损耗较少；Y值等于2的点，，表示无线网卡处于接收状态，此状态能量损耗多； Y值等于3的点，，表示无线网卡处于发射状态，此状态能量损耗多；Y值等于4的点，，表示无线网卡处于活跃状态，此状态能量损耗最多。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明基于DPM框架内实现，其采用了软件设计的分层思想，容易对模式进行扩展，添加针对不同设备的电源管理，现有技术中，DPM框架包括脚本层、虚拟文件接口层、设备DPM策略层和设备驱动层，本发明在此基础上增加了负载监控层，承载负载监控模块，用于监控无线网卡的负载，本发明以此框架为基础实现对CPU和无线网卡的协同动态电源管理。

本发明如图2所示，一种CPU与无线网卡的协同动态电源管理方法,包括以下步骤：

A.启动协同动态电源管理模块；

B.所述协同动态电源管理模块调动负载监控模块，获取当前无线网卡的负载；

D.CPU不降频，无线网卡不关闭，并且转入步骤B；

H.等待协同管理时间间隔结束，转入步骤B。

在步骤G中，协同管理策略算法针对无线网卡的动态电源管理采用基于超时策略和基于预测策略，基于超时策略的无线网卡动态电源管理策略具体为：

G11.设置超时阈值TIMEOUT=8，空闲状态持续时间td=0；

基于预测策略的无线网卡动态电源管理策略具体为：

G24.判断此时本次预测的空闲时间长度predict_idle是否大于等效工作时间tbe，若大于，则关闭无线网卡，并转入步骤H中；若小于，则无线网卡进入休眠状态，并且转入步骤H中。

上述协同管理策略是基于Linux提供的工作队列机制，使系统运行时能够持续地进行能耗管理。

采用本发明对CPU和无线网卡的协同动态电源管理进行评估测试，测试时测试以下几种可能发生的情况：

第一，无线网卡忙，此时CPU未必处在忙碌的状态，根据本发明的策略，此时不会启动对无线网卡的动态电源管理，也不会启动CPU的动态电源管理；第二，无线网卡空闲，CPU处在忙碌状态，此时会启动对CPU的动态电源管理，也有可能会启动对无线网卡的动态电源管理；第三，网卡空闲，CPU空闲，此时两者的动态电源管理都会启动。

按照上述情况，设计一个7分钟的测试例，启动协同动态电源管理模块之后，首先执行ping www.baidu.com，接着打开在线多媒体视频开始播放视频，这个过程持续2分钟，对应与上述的第一种情况；接下来用mplayer播放一段两分钟的视频，在播放视频的过程中同时打开文本编辑器进行文本编辑，并在两分钟结束时停止播放视频和保存文本，这个过程同样持续2分钟，用以对应上述的第二种情况；接下来的3分钟不进行任何操作，对应于上述第三种情况。

测试时，针对CPU，将从单位时间平均能耗（Power），性能损失（Performance Consumption, PC），状态转换次数（Switch Times， ST）三个参数来对各种算法性能进行评估，这三个参数越低，表明该算法性能更好。对于无线网卡，采用单位时间平均能耗（Power，P），无线网卡进入低功耗的次数(Nsd)，运行Ping时的平均时间延迟（Tde），无线网卡处于睡眠状态的平均时间（Tss），无线网卡在进入低功耗状态前处于空闲时间Idle状态的平均时间（Tbs）来考量其性能。测试实验数据结果如图3和4所示，测试实验结果的曲线如图5、6、7、8、9、10所示，其中图5和图6中各算法的数据是一一对应的，下面，测试例的实验结果进行简要的比对分析。

（1）CPU与无线网卡都不采用动态电源管理与采用协同动态电源管理的对比：

从测试结果的数据可以看出，不采用电源管理时，CPU与无线网卡的能耗都处在一个非常高的状态，一旦采用了协同电源管理算法，两者的能耗都会有明显的下调。比如采用了基于预测策略算法，那么CPU的能耗会有68.91%的降低，而无线网卡会有12.93的能耗降低。并且在测试过程中CPU与无线网卡对于系统的请求也都能很好地响应。

(2)采用原DPM框架自带的动态电源管理与采用基于预测策略算法的协同动态电源管理的对比：

当采用原DPM框架自带的动态电源管理时，如图5和图6所示，通过无线网卡状态曲线，CPU频率曲线可以直观看出两个部件的能耗都有明显的降低，从如3和图4的实验数据结果也可以证实这一结论。但当采用协同动态电源管理，可以达到更佳的节能效果，并且此时系统能对用户请求做出更快速的服务。比对DPM框架自带的动态电源管理算法与基于预测策略算法，CPU的能耗会有28.64%的降低，而无线网卡能耗会有12.93%的降低，在性能参数方面，采用基于预测策略算法时，CPU的性能损耗明显低于原DPM框架自带的策略，切换次数只有自带的16.69%，而无线网卡方面也能对系统请求做出良好的响应。

Claims

1.一种CPU 与无线网卡的协同动态电源管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

A. 启动协同动态电源管理模块；

B. 所述协同动态电源管理模块调动负载监控模块，监控当前无线网卡的负载；

C. 判断当前无线网卡的负载是否超过第一阀值threshold1，若是，转入D，否则转入E ；

D. CPU 不降频，无线网卡不关闭，并且转入步骤B ；

E. 启动协同管理策略算法，所述协同管理策略算法首先启动CPU 的动态电源管理，并且转入步骤F ；

F. 进一步判断当前无线网卡的负载是否超过第二阈值threshold2，若是转入步骤B，若不是，则转入步骤G；

G. 启动协同管理策略算法，此时协同管理策略算法基于超时策略启动无线网卡的动态电源管理，所述基于超时策略的无线网卡动态电源管理策略具体为：

G11. 设置超时阈值TIMEOUT=8，空闲状态持续时间td=0 ；

G12. 当步骤F 中的判断结果是当前无线网卡的负载不超过第二阈值threshold2 时，空闲状态持续时间td 加1 ；

G12. 判断此时的空闲状态持续时间td 是否大于超时阈值TIMEOUT, 若大于，则关闭无线网卡，并将空闲状态持续时间td 置0，转入步骤H 中；否则无线网卡进入休眠状态，并且转入步骤H 中；

H. 等待协同管理时间间隔结束，转入步骤B。

2. 一种CPU 与无线网卡的协同动态电源管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

A. 启动协同动态电源管理模块；

D. CPU 不降频，无线网卡不关闭，并且转入步骤B ；

G. 启动协同管理策略算法，此时协同管理策略算法基于预测策略启动无线网卡的动态电源管理，所述基于预测策略的无线网卡动态电源管理策略具体为：

G21. 设置上一时间段实际空闲的时间长度为pre_actidle=0, 上次预测的空闲时间长度pre_forcast=5, 本次预测的空闲时间长度predict_idle=0，设置常数a=2，等效工作时间tbe=8 ；

G22. 当步骤F 的判断结果是当前无线网卡的负载不超过第二阈值threshold2 时，上一时间段实际空闲的时间长度为pre_actidle 加1；

G23. 计算本次预测的空闲时间长度predict_idle，计算公式为：predict_idle=a *

pre_forcast + predict_idle /(a + 1) ；

G24. 判断此时本次预测的空闲时间长度predict_idle 是否大于等效工作时间tbe，若大于，则关闭无线网卡，并转入步骤H 中；若小于，则无线网卡进入休眠状态，并且转入步骤H 中；

H. 等待协同管理时间间隔结束，转入步骤B。