CN114610140A - 一种处理器的功耗控制方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种处理器的功耗控制方法、系统及电子设备，处理器包括唤醒模式和睡眠模式，响应于处理器被唤醒，处理器获取所在系统处于工作状态时的工作参数，基于工作参数确定系统的当前工作场景，基于当前工作场景配置与处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的处理器的唤醒频率不同。

Description

一种处理器的功耗控制方法、系统及电子设备

技术领域

本申请涉及处理器领域，尤其涉及一种处理器的功耗控制方法、系统及电子设备。

背景技术

在系统处于正常工作状态时，需要执行多个传感器的处理事件，而每个处理器的处理事件都需要处理器的参与，以保证传感器的处理事件的顺利完成，这就使得处理器在系统处于正常工作状态时也会始终处于正常工作状态，从而导致系统对不必要功耗的消耗提高。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种处理器的功耗控制方法、系统及电子设备，其具体方案如下：

一种处理器的功耗控制方法，所述处理器包括唤醒模式和睡眠模式，所述方法包括：

响应于所述处理器被唤醒，所述处理器获取所在系统处于工作状态时的工作参数；

基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景；

基于所述当前工作场景配置与所述处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的所述处理器的唤醒频率不同。

进一步的，所述基于所述当前工作场景配置与所述处理器唤醒频率相关的数据，包括：

响应于所述处理器被唤醒包括响应于轮询事件被唤醒，所述处理器获取所在系统处于工作状态时的运行参数，以便基于所述运行参数确定所述系统的当前工作场景；基于所述当前工作场景调整所述处理器处于所述睡眠模式时的唤醒周期。

进一步的，所述基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景，包括：

基于所述运行参数中的功耗数据确定系统在当前工作状态下所处的功耗模式，以便于基于所述功耗模式调整所述处理器处于所述睡眠模式时的唤醒周期。

进一步的，还包括：

若确定基于所述工作参数确定所述系统在当前状态下连续处于低功耗模式的次数达到预设次数，延长所述处理器处于所述睡眠模式时的唤醒周期。

进一步的，所述基于所述当前工作场景配置与所述处理器唤醒频率相关的数据，包括：

响应于所述处理器被唤醒包括响应于中断事件被唤醒，所述处理器获取所在系统处于工作状态时的设置参数，以便基于所述设置参数确定所述系统的当前工作场景；基于所述当前工作场景调整用于唤醒处于所述睡眠模式的所述处理器的唤醒阈值。

进一步的，所述基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景，包括：

基于所述系统处于工作状态时的设置参数，确定系统在当前工作状态下的触发模式，其中，在不同的触发模式下，系统中的传感器对应不同的唤醒阈值。

进一步的，所述基于所述当前工作场景调整用于唤醒处于睡眠模式的所述处理器的唤醒阈值，包括：

基于所述系统在当前工作状态下的触发模式确定所述传感器的唤醒阈值；

若所述传感器的检测数据满足所述唤醒阈值，调整所述传感器的状态；

基于所述传感器的状态控制所述处理器处于唤醒模式。

进一步的，所述基于所述传感器的状态控制所述处理器处于唤醒模式，包括：

若确定所述传感器处于第一工作状态，基于所述传感器处于第一工作状态控制所述处理器处于睡眠模式；

若确定所述传感器处于第二工作状态，控制所述处理器处于唤醒模式；

其中，所述传感器处于第一工作状态时，所述传感器仅检测数据，所述传感器处于第二工作状态时，所述传感器能够检测数据，并将所述检测数据发送至所述处理器，以中断所述处理器的睡眠模式。

一种AI处理器的功耗控制系统，所述系统包括AI处理器，第一控制器，所述AI处理器包括唤醒模式和睡眠模式，所述第一控制器用于控制系统运行，所述AI处理器包括：

获取单元，用于响应于所述AI处理器被唤醒，获取系统处于工作状态时的工作参数；

确定单元，用于基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景；

配置单元，用于基于所述当前工作场景配置与所述AI处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的所述AI处理器的唤醒频率不同。

一种电子设备，包括：

第一控制器，用于控制电子设备所在系统的运行；

AI处理器，响应于所述AI处理器被唤醒，所述AI处理器从所述第一控制器获取所在系统处于工作状态时的工作参数；基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景，基于所述当前工作场景配置与所述AI处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的所述AI处理器的唤醒频率不同。

从上述技术方案可以看出，本申请公开的处理器的功耗控制方法、系统及电子设备，处理器包括唤醒模式和睡眠模式，响应于处理器被唤醒，处理器获取所在系统处于工作状态时的工作参数，基于工作参数确定系统的当前工作场景，基于当前工作场景配置与处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的处理器的唤醒频率不同。本方案基于处理器在系统处于工作状态时的工作参数调整与处理器唤醒频率相关的数据，从而使得在系统处于工作状态时的不同工作参数时，能够具有不同的与处理器的唤醒频率相关的数据，从而实现在系统处于工作状态时，处理器能够基于系统的工作参数处于唤醒模式或睡眠模式，避免了系统处于工作状态时，处理器始终处于唤醒模式而导致的系统功耗的提高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制方法的流程图；

图2为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制方法的流程图；

图3为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制方法的流程图；

图4为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制方法的流程图；

图5为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制方法的流程图；

图6为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制方法的流程图；

图7为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制系统的结构示意图；

图8为本申请实施例公开的一种AI处理器的结构示意图；

图9为本申请实施例公开的一种处理器的功耗控制系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请公开了一种处理器的功耗控制方法，其流程图如图1所示，包括：

步骤S11、响应于处理器被唤醒，处理器获取所在系统处于工作状态时的工作参数；

步骤S12、基于工作参数确定系统的当前工作场景；

步骤S13、基于当前工作场景配置与处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的处理器的唤醒频率不同，处理器包括唤醒模式和睡眠模式。

在系统处于S0正常工作状态时，系统上的多个传感器处于工作状态，处理器为了处理传感器的数据，也需要始终处于唤醒模式。若处理器始终处于唤醒模式，就会导致系统功耗的提高。

为了避免这一情况，本方案可以在系统处于工作状态时，基于不同的工作参数对处理器进行调整，以使处理器处于唤醒模式或睡眠模式，从而降低系统的功耗。

处理器包括唤醒模式和睡眠模式，在唤醒模式下，处理器能够正常接收并处理数据，在睡眠模式下，处理器不进行数据的处理，其中，处理器处于睡眠模式时消耗的功耗低于处理器处于唤醒模式时的功耗。即在系统处于正常工作状态时，处理器是具有两种不同的模式的，在系统处于S0状态时，处理器能够处于唤醒模式，也能够处于睡眠模式，当处理器处于睡眠模式时，能够降低系统在S0状态时的功耗。

即在处理器中增加空闲处理机制，即在系统处于S0状态时，若确定处理器处于空闲状态，不需要进行数据处理，则可控制处理器处于睡眠模式，以降低系统功耗；而在系统处于S0状态时，若确定处理器始终处于工作状态，即始终处于数据处理的状态，则保持处理器处于唤醒模式即可，无需切换其处于睡眠模式。

因此，处理器处于睡眠模式或唤醒模式是基于处理器是否处于空闲状态决定的。

在处理器处于睡眠模式时，处理器不进行数据的处理，而当处理器由睡眠模式被唤醒时，即处理器由睡眠模式切换为唤醒模式时，处理器执行数据的处理过程，同时，处理器还需要判断何时切换为睡眠模式，或者，在切换至睡眠模式后，何时切换为唤醒模式。

其中，在处理器处于唤醒模式后，确定处理器何时切换为睡眠模式，或者，确定在切换至睡眠模式后，何时切换为唤醒模式，其是基于处理器获取的系统当前的工作参数确定的。

基于系统的工作参数能够确定系统所处的工作场景，不同的工作参数对应不同的工作场景，其中，不同类型的工作参数会对应不同类型的工作场景，不同数值的工作参数所对应的工作场景也会不同。相应的，不同的工作场景会对应不同的与处理器唤醒频率相关的数据。

其中，与处理器唤醒频率相关的数据，即能够控制处理器何时由睡眠模式切换为唤醒模式的数据，其可以为处理器本身的数据，也可以为处理器之外、能够对处理器的唤醒产生影响的数据。

由于不同的工作场景对应的处理器的唤醒频率不同，那么，在基于系统的工作参数确定系统的工作场景后，调取该工作场景对应的数据，基于该数据对处理器的唤醒频率进行调整，从而实现基于系统的工作参数调整处理器的唤醒频率的方案。

本实施例基于处理器在系统处于工作状态时的工作参数调整与处理器唤醒频率相关的数据，从而使得在系统处于工作状态时的不同工作参数时，能够具有不同的与处理器的唤醒频率相关的数据，从而实现在系统处于工作状态时，处理器能够基于系统的工作参数处于唤醒模式或睡眠模式，避免了系统处于工作状态时，处理器始终处于唤醒模式而导致的系统功耗的提高。

本实施例公开了一种处理器的功耗控制方法，其流程图如图2所示，包括：

步骤S21、响应于处理器被唤醒包括响应于轮询事件被唤醒，处理器获取所在系统处于工作状态时的运行参数；

步骤S22、基于所述运行参数确定系统的当前工作场景；

步骤S23、基于当前工作场景调整处理器处于睡眠模式时的唤醒周期。

处理器响应于被轮询事件唤醒，可以为：在处理器处于唤醒模式时，设置轮询事件，轮询事件即处理器需要定期获取数据，则在处理器不需要获取并处理时，处理器会由唤醒模式切换为睡眠模式。当处理器处于睡眠模式时，仍需要定期获取数据，则在达到该定期获取数据的时间时，处理器由睡眠模式切换为唤醒模式，并在切换为唤醒模式后，处理器获取其需要定期获取的数据，这一过程即处理器被轮询事件唤醒。

其中，轮询事件中需要定期获取的数据可以为某些特定器件的电流或者电压等数据，这些电流或电压等数据可以为系统控制器EC发送的特定器件的数据。

处理器被轮询事件唤醒后，基于该轮询事件，获取相应的数据，同时，处理器还会获取系统的运行参数，即在处理器被轮询事件唤醒后，需要获取系统的运行参数，以便基于运行参数确定系统当前的工作场景，从而基于该工作场景对唤醒事件的周期进行调整。

不同的运行参数对应不同的工作场景，不同的工作场景对应处理器不同的唤醒周期，其中，运行参数指系统在运行过程中某一项参数的数值，当运行参数的数值不同时，表明系统当前所处的工作场景不同，需要唤醒处理器的唤醒周期就会不同。

对处理器的唤醒周期进行调整，即调整处理器基于轮询事件由睡眠模式切换为唤醒模式的周期，如：处理器被轮询事件唤醒，若此时其唤醒周期为10分钟，则处理器处于睡眠模式达到10分钟后，会被轮询事件唤醒，获得该轮询事件需要获得的数据，之后处理器被切换为睡眠模式；在处理器被轮询事件唤醒后，获得系统的当前的运行参数，确定是否需要对该唤醒周期进行调整，若基于工作参数确定的工作场景对应的唤醒周期为5分钟，则调整轮询事件的周期为5分钟，即当前基于轮询事件处理器被唤醒后，处理器获得轮询事件中待获得的数据，之后处理器切换为睡眠模式，在处理器处于睡眠模式达到5分钟后，再次被唤醒，而并非处于睡眠模式达到10分钟后才被唤醒。

其中，获得系统当前的运行参数，确定是否需要对唤醒周期进行调整，可以为：直接查询确定当前的运行参数所对应的工作场景，并确定工作场景对应的唤醒周期，若此时确定的唤醒周期与处理器的唤醒周期不匹配，则直接将处理器的唤醒周期确定为当前确定的唤醒周期；

或者，也可以为：在获得系统当前的运行参数后，比较当前的运行参数与处理器上一次唤醒时获得的运行参数是否一致，若一致，则表明系统当前的工作场景与处理器上一次唤醒时的工作场景一致，处理器的唤醒周期不需要调整；若确定当前的运行参数与处理器上一次唤醒时获得的运行参数不抑制，则表明系统当前的工作场景与处理器上一次唤醒时的工作场景不一致，处理器的唤醒周期需要调整，此时，才会基于当前获得的运行参数去确定对应的工作场景，并将与工作场景匹配的唤醒周期确定为处理器的唤醒周期。

本实施例公开的处理器的功耗控制方法，若处理器被轮询事件唤醒，基于处理器在系统处于工作状态时的运行参数调整处理器处于睡眠状态时的唤醒周期，实现了处理器处于睡眠状态时的唤醒周期与系统的运行参数相关，避免了系统处于工作状态时，处理器始终处于唤醒模式而导致的系统功耗的提高。

本实施例公开了一种处理器的功耗控制方法，其流程图如图3所示，包括：

步骤S31、响应于处理器被唤醒包括响应于轮询事件被唤醒，处理器获取所在系统处于工作状态时的功耗数据；

步骤S32、基于功耗数据确定系统在当前工作状态下所处的功耗模式；

步骤S33、基于当前功耗模式调整处理器处于睡眠模式时的唤醒周期。

在处理器基于轮询事件被唤醒后，处理器除要获取轮询事件中定期需要获得的数据外，还需要获得系统在工作状态下的功耗数据，基于该功耗数据能够确定系统当前所处的功耗模式。

其中，系统在S0正常工作状态下的功耗模式至少包括：高功耗模式performancemode、中等功耗模式auto performance mode、低功耗模式auto quiet mode等，还可以包括：标准功耗模式STD、空闲模式idle mode等。

其中，高功耗模式performance mode可以为系统处于游戏状态下，或者高功耗程序运行的状态下，此时，消耗的系统功耗较高，处理器检测到的功耗数据也会较大；当系统处于S0状态下的中等功耗模式auto performance mode时，系统的功耗是低于其处于高功耗模式时的功耗的；依此类推，系统在S0状态下处于空闲模式下所消耗的功耗是最低的，其次依次是系统处于标准功耗模式、低功耗模式、中等功耗模式及高功耗模式。

当系统的功耗数据处于第一阈值范围时，系统所处的工作场景为高功耗模式；当系统的功耗数据处于第二阈值范围时，系统所处的工作场景为中等功耗模式；当系统的功耗数据处于第三阈值范围时，系统所处的工作场景为低功耗模式等。

或者，基于系统的功耗数据确定系统在当前工作状态下所处的功耗模式，也可以为：将功耗数据通过神经网络模型的运算确定相对应的功耗模式。即将历史功耗数据进行模型训练，得到一个训练完成的模型，该模型的输入为功耗数据，输出为功耗模式，当获得功耗数据后，将该功耗数据作为该模型的输入，其输出即为该功耗数据对应的功耗模式。

因此，在获得系统的功耗数据后，直接确定该功耗数据所处的阈值范围，并确定该阈值范围所对应的功耗模式，之后基于该功耗模式调节唤醒周期。基于功耗模式调节处理器的唤醒周期，具体的，功耗模式对应的功耗等级与处理器的唤醒周期的时长是成反比的，即功耗模式对应的功耗等级越高，则处理器的唤醒周期的时长越短，即系统的功耗越高，处理器处于睡眠模式的时长越短。

当系统的功耗越高，表明系统对数据的需求量越大，此时，需要处理器频繁进行数据的读取，以保证数据处理的及时性，因此，处理器处于睡眠模式的时长越短；当系统的功耗越低，表明系统对数据的需求量越小，此时，需要处理器进行数据读取的次数越少，因此，为保证系统功耗的降低，处理器处于睡眠模式的时长越长。

例如：若基于系统所处的功耗模式为中等功耗模式，确定处理器的唤醒周期为第一周期；若处理器被唤醒后，基于功耗数据确定系统的功耗模式为高等功耗模式，则将处理器的唤醒周期缩短；若处理器被唤醒后，基于功耗数据确定系统的功耗模式为低功耗模式，则可将处理器的唤醒周期延长。

具体的，本实施例公开的处理器的功耗控制方法的流程图如图4所示，包括：

步骤S41、处理器基于唤醒周期唤醒，处理预设事件；

步骤S42、读取系统处于工作状态时的功耗数据，对功耗数据进行神经网络运算；

步骤S43、基于神经网络模型确定系统当前所处的功耗模式；

步骤S44、记录并发送系统当前所处的功耗模式；

步骤S45、处理器确定预设事件是否处理完成；

步骤S46、若预设事件完成，基于系统当前所处的功耗模式调整唤醒周期；

步骤S47、处理器进入睡眠模式。

其中，预设事件即处理器被轮询事件唤醒后需要定期获取数据这一事件。

综上，处理器处于睡眠模式的时长，即处理器处于睡眠模式时的唤醒周期与系统处于正常工作状态时的功耗相关，并能够基于系统处于正常工作状态时的功耗进行调节。

进一步的，若确定基于功耗数据确定系统在当前状态下连续处于低功耗模式的次数达到预设次数，延长处理器处于睡眠模式时的唤醒周期。

若基于功耗数据确定系统处于低功耗模式，并且，确定系统处于低功耗模式的次数达到预设次数，表明系统在较长时间内处于低功耗模式，表明系统中需要处理的数据在较长时间内都很少，为了减少系统的功耗，可以使处理器较长时间都可以处于睡眠模式，即可延长处理器处于睡眠模式时的唤醒周期，使处理器处于睡眠模式的时长增加。

另外，在基于系统处于工作状态时的功耗数据调节处理器处于睡眠模式时的唤醒周期的过程中，还需要参考系统中当前处于运行状态的应用程序的设置，若当前处于运行状态对的应用程序对处理器有特定需求，则需要参考该应用程序的特定需求与功耗数据共同确定处理器处于睡眠模式时的唤醒周期。

需要说明的是，处理器处于睡眠模式时的唤醒周期与唤醒频率是对应的。

本实施例公开的处理器的功耗控制方法，若处理器被轮询事件唤醒，基于处理器在系统处于工作状态时的功耗数据调整处理器处于睡眠状态时的唤醒周期，实现了基于系统处于工作状态时不同的功耗状态下对数据的需求量的不同调整处理器的唤醒周期，若功耗较高，则数据需求量较高，需要缩短处理器的唤醒周期，若功耗较低，则数据需求量较少，无需频繁唤醒处理器，则可延长处理器的唤醒周期，避免了系统处于工作状态时，处理器始终处于唤醒模式而导致的系统功耗的提高。

本实施例公开了一种处理器的功耗控制方法，其流程图如图5所示，包括：

步骤S51、响应于处理器被唤醒包括响应于中断事件被唤醒，处理器获取所在系统处于工作状态时的设置参数；

步骤S52、基于设置参数确定系统的当前工作场景；

步骤S53、基于当前工作场景调整用于唤醒处理器处于睡眠模式时的唤醒阈值，其中，不同的工作场景对应的唤醒阈值不同。

处理器响应于被中断事件唤醒，可以为：在处理器处于唤醒模式时，设置中断事件，中断事件即处理器处于睡眠模式时检测到相应的事件，基于该事件能够中断该睡眠模式。其中，中断事件即系统检测到的数据，基于该数据能够中断处理器的睡眠模式。当处理器处于睡眠模式时，若获得中断事件，基于该中断事件中断处理器的睡眠模式，使处理器切换为唤醒模式。

其中，中断事件可以为：系统中设置的各传感器检测到的数据，如：TOF距离传感器检测到的距离相关的数据、图像采集装置检测到的图像变化数据等。

在处理器处于唤醒模式时，若用户对系统的参数进行设置，或者基于用户的操作系统的参数发生变化，此时，处理器获取设置参数，基于该设置参数可以确定系统当前对应的中断事件。不同的设置参数对应不同的中断事件，因此，在基础中断事件唤醒处理器时，需要首先确定设置参数，才能确定对应的中断事件。

例如：第一设置参数对应第一中断事件，第二设置参数对应第二中断事件，若当前的设置参数为第一设置参数，则只能在检测到第一中断事件时才会中断处理器的睡眠模式，若此时检测到第二中断事件，并不会对处理器的睡眠模式造成影响。

例如：设置参数为手势检测，则在检测到手势时表明发生了中断事件；设置参数为用户与设备间的距离满足条件时息屏，则在检测到用户与设备间的距离满足条件时表明发生了中断事件等。

基于设置参数确定系统的当前工作场景，即不同的设置参数对应不同的工作场景，如：手势检测时的场景与距离检测时的场景是不同的。在确定工作场景后进一步基于工作场景调整唤醒阈值，该唤醒阈值是用于唤醒处理器的唤醒模式的阈值，即只要达到该唤醒阈值，处理器就会由睡眠模式切换为唤醒模式，实现处理器的唤醒。

例如：第一设置参数对应第一工作场景，第一工作场景对应的唤醒阈值为20cm；第二设置参数对应第二工作场景，第二工作场景对应的唤醒阈值为40cm。则在确定当前的设置参数为第二设置参数，则只有唤醒值达到40cm时才能够实现将处理器由睡眠模式切换为唤醒模式，若仅为20cm，则无法在当前工作场景下实现对处理器的唤醒。

进一步的，基于工作参数确定系统的当前工作场景，包括：基于系统处于工作状态时的设置参数，确定系统在当前工作状态下的触发模式，其中，在不同的触发模式下，系统中的传感器对应不同的唤醒阈值。

工作场景即触发模式，不同的工作场景即不同的触发模式，不同的设置参数对应不同的触发模式，而不同的触发模式，其对应的是系统中的传感器不同的唤醒阈值。

在中断事件中，基于系统中设置的传感器检测到的数据确定中断事件是否发生，是否能够对处理器的睡眠模式进行中断，这就需要对传感器所处的工作状态进行确定。

其中，传感器至少包括两种工作状态，即第一工作状态及第二工作状态，在第一工作状态下，传感器仅能够进行数据的检测，而不能将检测到的数据发送至处理器；在第二工作状态下，传感器不仅能够检测数据，还能够将检测到的数据发送至处理器。

若在处理器处于睡眠模式时，传感器始终处于第二工作状态，就会出现：传感器始终检测数据，只要检测到数据就发送至处理器，处理器就会被唤醒，以便对检测到的数据进行处理，这就使得处理器长时间处于唤醒模式，并且有较长的时间仅用于处理传感器检测到的无效数据，就会导致系统耗电量的增加，从而使得系统功耗增加。

基于此，本方案中传感器具有两种工作状态，在处理器处于睡眠模式时，传感器工作在第一工作状态，仅进行数据的检测而不发送，只要传感器不发送数据至处理器，处理器就无需切换为唤醒模式；只有在传感器检测到的数据满足要求时，才会将其发送至处理器，处理器才会被唤醒。因此，用于唤醒处于睡眠模式的处理器的唤醒阈值实际是传感器的唤醒阈值。

当传感器处于第一工作状态时，即仅检测数据而不发送数据，此时，处理器处于睡眠模式；当传感器处于第二工作状态时，即既检测数据，也将检测到的数据发送至处理器，此时，处理器由睡眠模式切换为唤醒模式。因此，传感器的工作状态与处理器的模式是对应的。

基于设置参数确定触发模式，触发模式与传感器的唤醒阈值对应，从而控制处理器的唤醒。在处理器处于唤醒模式时，获得设置参数，基于设置参数确定触发模式，而不同的触发模式实际对应的是不同的唤醒阈值，在触发模式确定的情况下，唤醒阈值即确定，若处理器切换为睡眠模式，则传感器处于第一工作状态，传感器进行数据的检测，并在检测过程中确定检测到的数据是否满足唤醒阈值，只有在满足唤醒阈值时，才会调整传感器的状态为第二工作状态，只要传感器的状态调整为第二工作状态，处理器就会被唤醒，由睡眠模式切换为唤醒模式。

其中，基于设置参数确定触发模式，实际是基于设置参数确定传感器的触发阈值，传感器的触发阈值是用于触发传感器由第一工作状态切换为第二工作状态的，并在确定触发阈值后根据传感器检测到的数据是否满足触发阈值确定是否对处理器的模式进行切换。

本实施例公开的处理器的功耗控制方法，实际为：在处理器处于唤醒模式时，获得设置参数，基于设置参数确定系统中传感器的触发阈值，在处理器切换为睡眠模式后，传感器为第一工作状态，仅进行数据的检测，只有当传感器检测到的数据满足触发阈值时，传感器才会切换为第二工作状态，将检测到的数据上传，在传感器切换为第二工作状态时，基于传感器检测到的数据满足触发阈值，处理器被唤醒，或者，基于传感器切换为第二工作状态，处理器被唤醒。

例如：设置参数为手势检测，由于手势检测的检测精度要求较高，因此当用于检测距离的TOF检测到的数值达到10cm时，就切换TOF的工作状态为第二工作状态，处理器被唤醒，此时，触发阈值为10cm；若设置用户离开系统锁定，此时，检测精度要求中等，因此可设置触发阈值为20cm，即只要检测到20cm内没有用户，就唤醒处理器，以便将系统锁定等；或者，用户离开系统锁定之后，检测用户回来时唤醒处理器，此时，由于用户的运动幅度较大，可将触发阈值设置为40cm，即只要检测到40cm内出现了用户，就唤醒处理器，以便用户操作等。

具体的，本实施例公开的处理器的功耗控制方法的流程图如图6所示，包括：

步骤S61、传感器进入第一工作状态；

步骤S62、传感器检测数据，确定检测到的数据是否满足触发阈值；

步骤S63、传感器检测到的数据满足触发阈值，传感器进入第二工作状态；

步骤S64、处理器进入唤醒模式，基于传感器检测到的数据执行相关事件；

步骤S65、处理器执行相关事件结束，进入睡眠模式。

其中，处理器基于传感器检测到的数据执行相关事件，至少包括：对传感器检测到的数据进行相关处理，并基于检测到的数据以及设置参数确定是否调整传感器的触发阈值，并在需要调整触发阈值时，对传感器的触发阈值进行调整，以便在传感器进入第一工作状态时，基于调整后的触发阈值确定是否进入第二工作状态。

其中，本实施例公开的处理器可以为AI芯片，也可以为中央处理器CPU。

本实施例公开的处理器的功耗控制方法，若处理器被中断事件唤醒，则基于系统处于工作状态时的设置参数调整用于唤醒处理器处于睡眠状态时的唤醒阈值，由于设置参数的不同，使得传感器检测精度不同，从而基于设置参数调整传感器的唤醒阈值，进而实现对处理器处于睡眠模式时的唤醒阈值，减少了基于无效数据对处理器唤醒的次数。

本实施例公开了一种AI处理器的功耗控制系统，其结构示意图如图7所示，包括：

AI处理器71，第一控制器72。

其中，AI处理器包括唤醒模式和睡眠模式，第一控制器用于控制系统运行。

进一步的，AI处理器71的结构示意图如图8所示，包括：

获取单元711，确定单元712及配置单元713。

其中，获取单元711用于响应于AI处理器被唤醒，获取系统处于工作状态时的工作参数；

确定单元712用于基于工作参数确定系统的当前工作场景；

配置单元713用于基于当前工作场景配置与AI处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的AI处理器的唤醒频率不同。

具体的，功耗控制系统的结构示意图可以如图9所示，包括：AI处理器91，传感器92，EC93，数据库94，第一控制器95。

第一控制器95用于从数据库94获得AI处理器的各项数据，并基于获得的各项数据对系统的设置参数进行调整，AI处理器的各项数据存储在数据库中，AI处理器基于中断事件获得传感器的数据，基于轮询事件获得EC发送的数据。

本实施例公开的AI处理器的功耗控制系统是基于上述实施例公开的处理器的功耗控制方法实现的，在此不再赘述。

本实施例公开的AI处理器的功耗控制系统，包括AI处理器及第一控制器，AI处理器包括唤醒模式和睡眠模式，若AI处理器始终处于唤醒模式，会导致系统功耗的升高，而本实施例中基于系统处于工作状态时的工作参数对AI处理器与唤醒频率相关的数据进行调整，从而使得AI处理器能够处于睡眠模式，并且，其处于睡眠模式的时间能够基于系统处于工作状态时的工作参数进行延长或缩短，从而实现了基于AI处理器能够处于睡眠模式而使得系统功耗的降低。

本实施例公开了一种电子设备，包括：第一控制器及AI处理器。

其中，第一控制器，用于控制电子设备所在系统的运行；

AI处理器，响应于AI处理器被唤醒，AI处理器从第一控制器获取所在系统处于工作状态时的工作参数；基于工作参数确定系统的当前工作场景，基于当前工作场景配置与AI处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的AI处理器的唤醒频率不同。

本实施例公开的电子设备，包括：第一控制器及AI处理器，AI处理器包括唤醒模式和睡眠模式，若AI处理器始终处于唤醒模式，会导致系统功耗的升高，而本实施例中基于系统处于工作状态时的工作参数对AI处理器与唤醒频率相关的数据进行调整，从而使得AI处理器能够处于睡眠模式，并且，其处于睡眠模式的时间能够基于系统处于工作状态时的工作参数进行延长或缩短，从而实现了基于AI处理器能够处于睡眠模式而使得系统功耗的降低。

本申请实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行，实现上述处理器的功耗控制方法的各步骤，具体实现过程可以参照上述实施例相应部分的描述，本实施例不做赘述。

本申请还提出了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述处理器的功耗控制方法方面或处理器的功耗控制系统方面的各种可选实现方式中所提供方法，具体实现过程可以参照上述相应实施例的描述，不做赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种处理器的功耗控制方法，所述处理器包括唤醒模式和睡眠模式，所述方法包括：

响应于所述处理器被唤醒，所述处理器获取所在系统处于工作状态时的工作参数；

基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景；

基于所述当前工作场景配置与所述处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的所述处理器的唤醒频率不同。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述当前工作场景配置与所述处理器唤醒频率相关的数据，包括：

响应于所述处理器被唤醒包括响应于轮询事件被唤醒，所述处理器获取所在系统处于工作状态时的运行参数，以便基于所述运行参数确定所述系统的当前工作场景；

基于所述当前工作场景调整所述处理器处于所述睡眠模式时的唤醒周期。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景，包括：

基于所述运行参数中的功耗数据确定系统在当前工作状态下所处的功耗模式，以便于基于所述功耗模式调整所述处理器处于所述睡眠模式时的唤醒周期。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，还包括：

若确定基于所述工作参数确定所述系统在当前状态下连续处于低功耗模式的次数达到预设次数，延长所述处理器处于所述睡眠模式时的唤醒周期。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述当前工作场景配置与所述处理器唤醒频率相关的数据，包括：

响应于所述处理器被唤醒包括响应于中断事件被唤醒，所述处理器获取所在系统处于工作状态时的设置参数，以便基于所述设置参数确定所述系统的当前工作场景；基于所述当前工作场景调整用于唤醒处于所述睡眠模式的所述处理器的唤醒阈值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景，包括：

基于所述系统处于工作状态时的设置参数，确定系统在当前工作状态下的触发模式，其中，在不同的触发模式下，系统中的传感器对应不同的唤醒阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述当前工作场景调整用于唤醒处于睡眠模式的所述处理器的唤醒阈值，包括：

基于所述系统在当前工作状态下的触发模式确定所述传感器的唤醒阈值；

若所述传感器的检测数据满足所述唤醒阈值，调整所述传感器的状态；

基于所述传感器的状态控制所述处理器处于唤醒模式。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述传感器的状态控制所述处理器处于唤醒模式，包括：

若确定所述传感器处于第一工作状态，基于所述传感器处于第一工作状态控制所述处理器处于睡眠模式；

若确定所述传感器处于第二工作状态，控制所述处理器处于唤醒模式；

其中，所述传感器处于第一工作状态时，所述传感器仅检测数据，所述传感器处于第二工作状态时，所述传感器能够检测数据，并将所述检测数据发送至所述处理器，以中断所述处理器的睡眠模式。

9.一种AI处理器的功耗控制系统，所述系统包括AI处理器，第一控制器，所述AI处理器包括唤醒模式和睡眠模式，所述第一控制器用于控制系统运行，所述AI处理器包括：

获取单元，用于响应于所述AI处理器被唤醒，获取系统处于工作状态时的工作参数；

确定单元，用于基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景；

配置单元，用于基于所述当前工作场景配置与所述AI处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的所述AI处理器的唤醒频率不同。

10.一种电子设备，包括：

第一控制器，用于控制电子设备所在系统的运行；

AI处理器，响应于所述AI处理器被唤醒，所述AI处理器从所述第一控制器获取所在系统处于工作状态时的工作参数；基于所述工作参数确定所述系统的当前工作场景，基于所述当前工作场景配置与所述AI处理器唤醒频率相关的数据，其中，不同的工作场景对应的所述AI处理器的唤醒频率不同。

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