CN117453034A - 具有基于情境的节能的芯片上系统 - Google Patents

Abstract

一种具有基于情境的节能的芯片上系统，用于计算设备的系统，包括：被配置为在多个功率模式中执行的中央处理单元(CPU)，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力。所述系统进一步包括采样外围设备、电输出部和存储器设备。所述存储器设备被配置为基于触发特定模块的所述情境识别输入来从所述多个模块中选择并执行所述特定模块。如果被触发，则执行每个模块以从所述采样外围设备接收所述情境识别输入，并且在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

Description

具有基于情境的节能的芯片上系统

相关申请的交叉引用

本申请要求2022年7月25日提交的美国专利申请第17/814,832号和2023年1月13日提交的美国专利申请第18/154,793号的优先权，每个美国专利申请特此通过援引以其全文并入本文。

技术领域

本发明总体上涉及计算设备，并且更具体地涉及用于在中央处理单元(CPU)的功率模式之间进行切换的芯片上系统(SoC)微控制器，还涉及一种具有基于情境的节能的芯片上系统。

背景技术

近年来，由于便携式电子设备的增长，人们一直在推动减少微控制器(或“MCU”)、微处理器、应用程序处理器、数字信号处理器(DSP)、神经处理单元(NPU)和在便携式电子器具中使用的其他电路所使用的功率。功耗与所使用的传感器和致动器的类型、相应的模式、采样率、以及用于对所收集的数据采取行动的算法高度相关。由于较低功率要求，可以延长有效电子设备操作时间，或替代性地，可以使用较小的电池。通常，可以通过使用较低的供应电压或者通过减少在电路的操作期间被充电和放电的内部电容量来减少微控制器和相关联电路的功耗。

一种用于减少微控制器功率的方法依赖于基于硬件或软件的功率模式切换。可以基于操作状态、操作条件和/或睡眠周期特性以及其他因素来为微控制器部件或资源选择功率模式，以在处理器进入低功率或睡眠状态时为所选择的微控制器部件配置低功率模式。在一些系统中，可以使用一组预定义低功率配置，而更复杂的系统可以动态地选择低功率配置，以在仍满足系统时延要求的同时最大化功率节省。

然而，当前计算设备在功率模式中低效地操作，因为功率模式之间缺乏充分的切换。因此，即使在可用的低功率模式下，微控制器的功率使用也可能受到与所连接的传感器、存储器系统、或其他外围设备的交互作用的不利影响。来自这类外围设备的服务的频繁中断或请求可能极大地限制微控制器可以保持在低功率模式中的时间。在另一示例中，无论活动水平如何，都以相同的速率开启计算芯片，这导致使用不必要的功率。仍需要提供可靠整体功率管理协议的系统以及用于极低功率操作的部件。

发明内容

术语实施例和类似术语(例如，实施方式、配置、方面、示例和选项)旨在广义地指代本公开和以下权利要求的所有主题。包含这些术语的陈述应被理解为不限制本文描述的主题或限制以下权利要求的含义或范围。本文涵盖的本公开的实施例由以下权利要求而不是发明内容限定。发明内容是本公开的各个方面的高级概述，并且介绍了下文在实施方式章节中进一步描述的一些理念。发明内容不旨在识别所要求保护的主题的关键或基本特征。发明内容也不旨在单独地用于确定所要求保护的主题的范围。应通过参考本公开的整个说明书的适当部分、任何或所有附图、以及每个权利要求来理解主题。

根据本公开的某些方面，一种用于计算设备的系统包括被配置为在多个功率模式中执行的中央处理单元(CPU)。每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力。所述系统进一步包括至少一个采样外围设备，所述至少一个采样外围设备通信地耦合到所述CPU以从一个或多个传感器接收情境识别输入。所述至少一个采样外围设备专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，并且它具有特定于所述至少一个采样外围设备的相关联行为。所述系统进一步包括通信地耦合到所述CPU的至少一个电输出部。所述至少一个电输出部专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，并且它具有特定于所述至少一个电输出部的相关联行为。所述系统进一步包括通信地耦合到所述至少一个采样外围设备和所述至少一个电输出部的存储器设备。所述存储器设备在其上存储有多个模块，并且被配置为基于触发特定模块的所述情境识别输入来从所述多个模块中选择并执行所述特定模块。如果被触发，则执行每个模块以从所述至少一个采样外围设备接收所述情境识别输入，并且在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

根据本公开的其他方面，一种方法涉及为计算设备选择功率模式。所述方法包括在多个功率模式中操作中央处理单元(CPU)，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力。所述方法进一步包括经由电输出部从一个或多个传感器接收情境识别输入。所述采样外围设备专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，并且所述采样外围设备具有特定于所述采样外围设备的相关联行为。所述方法进一步包括经由电输出部输出性能命令。所述电输出部专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，并且所述电输出部具有特定于所述采样外围设备的相关联行为。所述方法进一步包括基于触发特定模块的情境识别输入来经由存储器设备从多个模块中选择并执行所述特定模块。所述方法进一步包括由所述特定模块从所述采样外围设备接收所述情境识别输入。所述方法进一步包括由所述特定模块在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

根据本公开的其他方面，一种非暂态计算机可读介质在其上存储有软件指令，所述软件指令在由处理器执行时使所述处理器在具有微控制器系统的芯片上执行用户提供的软件。所述软件指令进一步致使在多个功率模式中操作所述处理器，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力。所述软件指令进一步致使经由采样外围设备从一个或多个传感器接收情境识别输入。每个采样外围设备专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，并且所述采样外围设备具有特定于所述采样外围设备的相关联行为。所述软件指令进一步致使经由电输出部输出性能命令。所述电输出部专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，并且所述电输出部具有特定于所述采样外围设备的相关联行为。所述软件指令进一步致使基于触发特定模块的所述情境识别输入来从多个模块中选择并执行所述特定模块。所述软件指令进一步致使由所述特定模块从所述采样外围设备接收所述情境识别输入。所述软件指令进一步致使由所述特定模块在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述处理器。

上文概述并不旨在表示本公开的每个实施例或每一方面。相反，前述概述仅仅提供了本文阐述的一些新颖方面和特征的示例。上述特征和优点以及本公开的其他特征和优点将从结合附图和所附权利要求对用于执行本发明的代表性实施例和模式的以下详细描述中显而易见。鉴于参考附图对各种实施例的详细描述，本公开的附加方面对于本领域的技术人员来说将是显而易见的，下文提供了对附图的简要描述。

附图说明

将从对代表性实施例的以下描述以及对附图的参考更好地理解本公开以及其优点和附图。这些附图仅描绘了代表性实施例，并且因此不应被视为对各种实施例或权利要求的范围的限制。

图1是图示了根据本公开的各方面的低功率微控制器系统的示例的框图。

图2是图1的框图的延续。

图3是图2的框图的延续。

图4是图示了根据本公开的各方面的模拟模块的示例的框图，该模拟模块向图1的低功率微控制器系统供应功率、外部信号和时钟信号。

图5是图示了根据本公开的各方面的通用情境感知系统的图解。

图6是图示了根据本公开的各方面的用于发出警报的情境感知系统的图解。

图7是图示了根据本公开的各方面的图6的情境感知系统的操作阶段的图解。

图8是图示了根据本公开的各方面的用于发出警报的另一情境感知系统的图解。

图9是图示了根据本公开的各方面的涉及选择功率模式的用于计算设备的系统的图解。

图10是图示了根据本公开的各方面的用于为计算设备选择功率模式的方法的流程图。

具体实施方式

参考附图描述了各种实施例，其中相似附图标记在所有附图中用于指定类似或等同元件。附图不一定按比例绘制，并且提供附图仅仅是为了说明本公开的各方面和特征。阐述了许多特定细节、关系和方法以提供对本公开的某些方面和特征的充分理解，尽管相关领域的普通技术人员将认识到，可以在没有特定细节中的一个或多个的情况下、利用其他关系或利用其他方法实践这些方面和特征。在一些实例中，出于说明性目的而未详细示出众所周知的结构或操作。本文公开的各种实施例不一定受所图示的动作或事件排序的限制，因为一些动作可能以不同顺序和/或与其他动作或事件同时发生。此外，并非所有所图示的动作或事件是实施本公开的某些方面和特征所必需的。

为了本详细描述的目的，除非明确否认并且在适当的情况下，单数包括复数，反之亦然。“包括”一词意指“包括但不限于”。此外，比如“大约”、“几乎”、“基本上”、“大致”等近似词可以在本文用于意指“处于”、“接近”、“近乎处于”、“在3％至5％内”、“在可接受的制造容差内”或其任何逻辑组合。类似地，术语“垂直”或“水平”旨在附加地包括分别“在垂直或水平取向的3％至5％内”。附加地，比如“顶部”、“底部”、“左”、“右”、“上面”和“下面”等方向词旨在与等同方向有关，如参考图示中所描绘的；如从被引用的(多个)对象或(多个)元件、比如从(多个)对象或(多个)元件的常用位置根据情境所理解的；或如在本文以其他方式所描述的。

图1至图3示出了示例性低功率微控制器系统100的框图。示例性低功率微控制器系统100包括中央处理单元(CPU)110。在这个示例中，CPU 110是具有浮点单元的CortexM4F(CM4)。CPU 110包括系统总线接口112、数据总线接口114和指令总线接口116。应理解，其他类型的通用CPU或者比如DSP或NPU等其他处理器可以并入有本文描述的原理。

系统总线接口112耦合到Cortex CM4高级外围总线(APB)桥接器120，该桥接器耦合到高级外围总线(APB)直接存储器访问(DMA)模块122。微控制器系统100包括数据高级可扩展接口(DAXI)124、紧密耦合存储器(TCM)126、高速缓存128和启动ROM 130。数据总线接口114允许访问DAXI124、TCM 126、高速缓存128和启动只读存储器(ROM)130。指令总线接口116允许访问TCM 126、高速缓存128和启动ROM 130。在这个示例中，DAXI接口124为微控制器系统100提供写入缓冲和高速缓存功能。DAXI接口124提高了在访问如SRAM和MSPI的外围设备时的性能。

为微控制器系统100上的部件之间的通信提供了APB 132和高级可扩展接口(AXI)总线134。APB(高级外围总线)是低速且低开销接口，该接口用于与不需要高性能并且不经常改变的外围设备和寄存器进行通信(例如，当控制器想要为串行接口设置配置位时)。AXI总线134是高级精简指令集计算机(RISC)机器标准总线协议(被称为ARM总线协议)，该总线协议允许多个主设备与多个总线之间的高速通信。这对于交换大量数据的外围设备(例如，与模拟/数字转换器(ADC)通讯并且需要将ADC读数传送到微控制器的控制器，或者与存储器通讯并且需要向/从存储器传送大量图形数据的GPU)是有用的。

快速通用输入/输出(GPIO)模块136耦合到APB桥接器120。GPIO模块138耦合到快速GPIO模块136。APB总线132耦合到GPIO模块138。APB总线132耦合到一系列串行外围接口/集成电路间(SPI/I2C)接口140以及一系列多位串行外围接口(MSPI)142。MSPI 142还耦合到AXI总线134并且提供对外部存储器设备的访问。

APB总线132还耦合到SPI/I2C接口144、通用串行总线(USB)接口146、ADC 148、集成IC间声音总线(I2S)接口150、一组通用异步接收器/发射器(UART)152、定时器模块154、看门狗定时器电路156、一系列脉冲密度调制(PDM)接口158、低功率音频ADC 160、加密模块162、安全数字输入输出/嵌入式多媒体卡(SDIO/eMMC)接口164和SPI/I2C从接口模块166。PDM接口158可以连接到外部数字麦克风。低功率音频ADC 160可以通过内部可编程增益放大器(PGA)连接到外部模拟麦克风。

在这个示例中大小为2MB的系统非易失性存储器(NVM)是可通过AXI总线134访问的。在这个示例中为1MB的系统静态随机存取存储器(SRAM)170是可通过AXI总线134访问的。微控制器系统100包括耦合到APB总线132和AXI总线134的显示器接口172和图形接口174。

通过以下各项进一步描述了所公开的微控制器系统100的部件：2017年9月12日提交的名称为“极低功率微控制器系统”的美国临时案序列号62/557,534；2018年3月22日提交的名称为“极低功率微控制器系统”美国申请第15/933,153号(现在是美国专利第10,754,414号)；2014年10月20日提交的名称为“用于低功率集成电路的方法和装置”的美国临时案序列号62/066,218；2015年9月15日提交的名称为“外围时钟管理”的美国申请第14/855,195号(现在是美国专利第9,703,313号)；2015年9月15日提交的名称为“自适应电压转换器”的美国申请第15/516,883号(现在是美国专利第10,338,632号)；2015年10月20日提交的名称为“在同步系统中的低功率异步计数器”的美国申请第14/918,406号(现在是美国专利第9,772,648号)；2015年10月20日提交的名称为“低功率自主外围管理”的美国申请第14/918,397号(现在是美国专利第9,880,583号)；2015年10月9日提交的名称为“用于高频振荡器的低功率自动校准方法”的美国申请第14/879,863号(现在是美国专利第9,939,839号)；2015年10月20日提交的名称为“用于监测能量消耗的方法和设备”的美国申请第14/918,437号(现在是美国专利第10,578,656号)；2020年10月27日提交的名称为“使用零交叉检测的经改进语音活动检测”的美国申请第17/081,378号；2020年10月27日提交的名称为“低复杂度语音活动检测算法”的美国申请第17/081,640号，所有这些专利特此通过援引并入。

图4示出了将外部部件与图1至图3中的微控制器系统100对接的模拟模块200的框图。模拟模块200将电力供应到微控制器系统100的不同部件并且将计时信号提供给微控制器系统100。模拟模块200包括单电感多输出(SIMO)降压转换器210、磁芯低压降(LDO)电压调节器212和存储器LDO电压调节器214。LDO电压调节器212将电力供应到微控制器系统100的处理器核心，而存储器LDO电压调节器214将电力供应到微控制器系统100的易失性存储器设备，比如SRAM 170。开关模块216表示允许将功率连接到微控制器系统100的不同部件的开关。

SIMO降压转换器模块210耦合到外部电感器220。模块200耦合到电压双极直接磁芯(VDDC)电容器222和电压双极直接闪光(VDDF)电容器224。VDDC电容器222使磁芯LDO电压调节器212和SIMO降压转换器210的电压输出变平滑。VDDF电容器224使存储器LDO电压调节器214和SIMO降压转换器210的电压输出变平滑。模块200还耦合到外部晶体226。

SIMO降压转换器210耦合到高频参考电路(HFRC)230、低频参考电路(LFRC)232和温度电压调节器(TVRG)电路234。HFRC为微控制器系统100中的高频数字处理块提供所有主时钟，除了音频、无线电和高功率模式时钟。在这个示例中，LFRC振荡器包括与外部振荡器的功能类似的分布式数字校准功能。补偿电压调节器(CVRG)电路236耦合到SIMO降压转换器210、磁芯LDO电压调节器212和存储器LDO电压调节器214。因此，对电压源执行修整补偿和温度补偿两者。提供一组当前参考电路238以及一组电压参考电路240。参考电路238和240提供稳定并且准确的电压和电流参考，从而允许在外部供电电压改变时维持精确内部电压。

在这个示例中，LDO电压调节器212和214用于给微控制器系统100加电。更高效的SIMO降压转换器210用于按需为不同部件供电。

晶体振荡器电路242耦合到外部晶体226。晶体振荡器电路242向一组时钟源244提供驱动信号。时钟源244包括向微控制器系统100上的部件提供不同频率信号的多个时钟。在这个示例中，在不同频率下的三个时钟可以选择性地耦合以驱动微控制器系统100上的不同部件。

模拟模块200还包括过程控制监测(PCM)模块250和测试多路复用器252。PCM模块250和测试多路复用器252都允许在装运之前对微控制器系统100进行测试和修整。PCM模块250包括允许对补偿电压调节器236进行编程的测试结构。测试多路复用器252允许对微控制器系统100上的不同部件进行修整。模拟模块200包括允许监测微控制器系统100上的不同部件的功率水平的功率监测模块254。在这个示例中，功率监测模块254包括确定微控制器系统100的不同部件何时需要功率的多个状态机。功率监测模块254与功率开关模块216协同工作以在需要时向微控制器系统100的部件供应适当电力。模拟模块200包括用于音频通道的低功率音频模块260、用于对外部麦克风进行偏置的麦克风偏置模块262、以及通用模拟/数字转换器264。

现在参考本公开的其他方面，实际应用需要不同水平的计算和感测，这取决于相应应用的特定情境。本公开提供了一种用于配置例如传感器、致动器、算法和CPU功率模式以最小化用于特定情境的功率的机制。相应地，所公开的机制基于情境感知来改变例如算法、传感器配置、和/或CPU功率模式以(a)在需要较少计算时降低功耗，并且(b)在需要更多感测或计算时实现更高的功率模式。情境基于对来自一个或多个传感器的数据的分析。

例如，所公开的系统包括形式为检测运动的低功率算法的第一算法。如果未检测到运动，则不采取行动，因此节省能量。如果检测到运动，也是低功率算法的第二算法检测移动对象类型(例如，人类、动物、汽车、飞机等)。如果移动对象类型是不适用的(例如，我们正在寻找人类，但运动与飞机相关联)，则不采取行动，因此继续节省能量。换句话说，系统改变回到运动检测模式，从而卸载对象检测算法，这是最低功率状态(即，在这个示例中，存在三个水平的功耗)。如果移动对象是适用的，则形式为高功率算法的第三算法检测哪个人正在被检测(例如，是“Bob”，他在正确的时间在正确的位置)。这个第三算法是唯一一次使用高能量，这是因为算法复杂性以及准确地识别特定人类(即，“Bob”)所需要的较高数据。

因此，本公开的一些益处涉及功率效率的增加，因为只有在情境需要时才使用更高功率算法、CPU模式、传感器和致动器。本公开的又一益处是，其提供了一种用于实施和扩展例如所有级联模型层次结构(比如检测口语关键词)以实现传感器、致动器、和/或作为一个系统工作的多个设备的自适应行为的通用方法。

参考图5，本公开的一个方面涉及用于选择最低功率传感器、致动器和特定情境中所需要的算法的情境感知系统300。系统300可选地是根据上文参考图1至图3中图示的系统100和图4中图示的模拟模块200所描述的任何特征来配置的。

多个状态包括第一状态301a、第二状态301b和第三状态301n，其中每个状态对应于一个CPU功率模式。每个状态301a至301n具有一个或多个对应传感器(1-N)、算法(1-N)和致动器(1-N)，这些传感器、算法和致动器选自作为各个或多组传感器、致动器和算法的相应组。

传感器共同被称为传感器组，其中具有特定传感器组的每个状态301a至301n具有至少一个传感器。传感器组可选地被配置为共享一个或多个公共传感器。这些传感器包括一个或多个有源传感器和/或传感器模式。一些传感器示例包括运动检测器、在低分辨率模式下的相机、在高分辨率模式下的相机、加速度计和麦克风。

算法共同被称为算法集，其中具有特定算法的每个状态301a至301n具有至少一个算法。算法子集可选地被配置为共享一个或多个公共算法。一些算法示例包括低频运动传感器采样算法、低分辨率人检测机器学习(ML)算法和高分辨率人识别深度学习(DL)算法。

致动器共同被称为致动器组，其中具有特定致动器组的每个状态301a至301n具有至少一个致动器。致动器子集可选地被配置为共享一个或多个公共致动器。一些致动器示例包括蓝牙无线电、安全灯和音频扬声器。

通过示例的方式，第一状态301a是较低功率状态，该较低功率状态包括第一传感器组302a、第一算法集304a和第一致动器组306a。第一传感器组302a检测由第一算法集304a接收的情境数据。第一算法集304a确定相应情境更新并且为第一致动器组306a提供执行所需动作所需要的任何命令。如果系统300确定需要较高功率模式，则将第一状态301a切换到第二状态301b，该第二状态对应于比第一状态301a高的操作模式。第二状态301b包括第二传感器组302b、第二算法集304a和第二致动器组306n。如果感测到的信息的变化导致需要不同操作模式的情境更新，则系统300确定不再需要第二状态301b的更高功率模式。因此，第二状态301b切换回到第一状态301a(以节省能量)。

可选地，第一状态301a或第二状态301b切换到第三状态301n，该第三状态包括第三传感器组302n、第三算法集304n和第三致动器组306n。第三状态301n被配置为对应于与第一状态301a或第二状态301b中的任一个不同的功率模式，更高或更低。根据需要，可选地包括附加状态。

参考图6，系统400示出了在未经授权的人走在系统400前面的情况下发出警报的说明性示例。系统400可选地是根据上文参考图1至图3中图示的系统100、图4中图示的模拟模块200和图5中图示的情境感知系统300所描述的任何特征来配置的。

系统400包括微控制器402、运动传感器404、相机406和警报扬声器408。微控制器402能够在多个功率模式中操作并且包括芯片上系统(SoC)CPU。相机406包括消耗低功率的低分辨率模式以及消耗比低分辨率模式多的功率的高分辨率模式。

运动传感器404、相机406和警报扬声器408经由各种接口连接到微控制器402。运动传感器404和警报扬声器408经由低速通用输入/输出(I/O)引脚进行连接，微控制器402在CPU参与的情况下对其进行监测。通用I/O引脚包括在通用I/O(GPIO)接口中。相机406经由变速串行外围接口来连接。

微控制器402具有能够进行各种功率模式的SoC CPU，这些功率模式包括例如超低功率深度睡眠模式、100兆赫(Mhz)模式和200Mhz模式。为了简洁起见而在这里省略但在本公开的范围内预期其他配置功率设置。

参考图7，系统400在第一阶段501期间最初处于极低功率模式中。在第一阶段501中，关闭相机406、警报扬声器408和它们相应的接口。因此，微控制器402的CPU在深度睡眠中，等待来自运动传感器404的GPIO接口的中断。相应CPU、传感器和致动器功率是低的，如在所图示的功耗轴线上所表示的。

比如动物410等非人引起中断，从而提示在第二阶段502切换到更高功率模式。对于第二阶段502和后续阶段，为了简洁目的而在图7中省略系统400、微控制器402、运动传感器404、相机406和警报扬声器408的附图标记。相机406被开启并且连接到低速接口。微控制器402的CPU从深度睡眠中被唤醒并且被放置在100Mhz模式中。执行人检测算法，该人检测算法检查来自相机406的输入。基于所检查的输入，算法未检测到人，并且因此提示系统400在第三阶段503期间重新进入极低功率模式。在第二阶段502的至少一部分期间相应CPU、传感器和致动器功率比在第一阶段501或第三阶段503中高，如在功耗轴线上所表示的。

稍后，人412在第四阶段504期间触发运动传感器404。运动传感器404的触发提示系统400开启相机406并且运行人检测算法。在第四阶段504的至少一部分期间，相应CPU、传感器和致动器功率现在比在所有先前阶段501至503中高。这次，算法确认已检测到人412，并且系统400移动到最高功率模式以运行复杂的人识别算法。

在第五阶段505中，基于确定检测到的人是未经授权的人(例如，小偷、小孩等)来开启警报408。在第五阶段505中，相应CPU、传感器和致动器功率比在所有先前阶段501至504中高。因此，在阶段501至505中的大多数阶段中节省功率，在此期间情境感知指示需要较少功率(例如，未检测到运动、检测到非人、检测到被授权的人等)。

参考图8，系统600示出了用于在检测到未经授权的人的情况下发出警报的另一说明性示例。系统600可选地是根据上文参考图1至图3中图示的系统100、图4中图示的模拟模块200、图5中图示的情境感知系统300以及图6和图7中图示的系统400所描述的任何特征来配置的。

在内部，系统600维持与相应情境相关的状态。通过示例的方式，系统600具有至少三个状态，包括第一状态602、第二状态604和第三状态606。

第一状态602是“等待运动”状态，其中传感器组608仅包括运动检测器608a。运动检测器608a是唯一可操作的传感器，以用于节省能量。算法集610包括等待检测运动的极低功率低频采样回路610a。如果不存在人，则关闭相机608b并且使运动检测器608a维持开启。如果检测到运动，则在低分辨率模式中激活相机608b，并且关闭运动检测器608a。致动器组612在第一状态602中是空的，没有通电的致动器。

如果检测到运动，则系统600转变到是“人或其他”状态的第二状态604，其中情境从“没有运动”改变到“检测到运动”。在第二状态604中，传感器组608在低分辨率模式中仅包括相机608b，而所有其他传感器关闭。算法集610现在是“人检测ML分类器”610b，该人检测ML分类器是将由相机608b捕获的低分辨率图像分类为人、非人或无运动确定的计算简单的ML算法。基于算法610b的简单性，以极低频率来操作系统600的微控制器(未示出)，从而节省功率。致动器组612保持为空，没有通电的致动器。

如果算法610b确定检测到人，则系统600在第三状态606中转变到“允许状态？”。否则，如果算法610b确定未检测到运动，则系统600转变回到“等待运动”第一状态602。在第三状态606中，传感器组608包括相机608c的高分辨率模式，而所有其他传感器关闭。算法集610现在是“人识别DL分类器”610c，其中计算密集型DL算法需要由相机608c捕获的高分辨率图像来确定由系统600检测到的人的身份。由于算法610c在计算上是复杂的，因此系统600的微控制器必须以高频率操作，因此消耗比在第一状态602或第二状态604中多的功率。致动器组612现在包括警报扬声器612a，如果检测到的人未被授权在系统600的范围内，则触发该警报扬声器。

参考图9，用于计算设备的系统700涉及基于情境识别输入来从多个功率模式702选择功率模式。系统700可选地是根据上文参考图1至图3中图示的系统100、图4中图示的模拟模块200、图5中图示的情境感知系统300、图6和图7中图示的系统400以及图8中图示的系统600描述的任何特征来配置的。

系统700包括被配置为在多个功率模式702之一中执行的CPU 704。每个功率模式702被预定义为具有与多个功率模式702中的其余功率模式不同的代码执行性能能力。例如，第一功率模式702a具有与第二功率模式702x不同的代码执行性能能力。

系统700进一步包括通信地耦合到CPU 704的至少一个采样外围设备706或一组采样外围设备706。该组采样外围设备706从一个或多个传感器706a、706x接收情境识别输入。每个采样外围设备706专用于多个功率模式702中的特定功率模式。每个采样外围设备706具有与该组采样外围设备706中的其余采样外围设备不同的行为。例如，形式为第一传感器706a的第一采样外围设备具有与形式为第二传感器706x的第二采样外围设备不同的行为。

系统700进一步包括通信地耦合到CPU 704的至少一个电输出部708或一组电输出部708。每个电输出部708专用于多个功率模式702中的特定功率模式。每个电输出部708具有与该组电输出部708中的其余电输出部不同的行为。例如，第一电输出部708a具有与第二电输出部708x不同的行为。

系统700进一步包括通信地耦合到该组采样外围设备706和该组电输出部708的存储器设备710。存储器设备710在其上存储有多个模块712，并且被配置为基于触发特定模块712的情境识别输入来从多个模块712中选择并执行该特定模块。存储器设备710被配置为在多个存储器模式711之一中执行，该多个存储器模式包括第一存储器模式711a和第二存储器模式711x。

如果被触发，则执行每个模块712以从该组采样外围设备706中的专用采样外围设备接收情境识别输入。如果被触发，则进一步执行每个模块712以在多个功率模式702中的专用功率模式中操作CPU 704。然而可选地，如果被触发，则进一步执行每个模块712以使专用电输出部708在相应的行为中执行。

根据系统700的示例性特征，多个模块712包括被配置为在多个功率模式702中的第一功率模式702a中操作CPU 704的第一模块712a。第一功率模式702a是低功率模式。多个模块712还包括被配置为在多个模式702中的第二功率模式702x中操作CPU 704的第二模块712x。第二功率模式702x是高功率模式，该高功率模式以比在第一模块712a的低功率模式中高的频率操作CPU704。

根据系统700的另一示例性特征，存储器设备710进一步被配置为基于检测到情境识别输入适用于高功率模式来将第一模块712a切换到第二模块712x。存储器设备710进一步可选地被配置为基于检测到情境识别输入适用于低功率模式来从第二模块712x切换到第一模块712a。

根据系统700的另一示例性特征，功率模式702中的每一个在专用频率设置中操作。例如，专用频率设置包括50Mhz频率设置、100Mhz频率设置和200Mhz频率设置。

根据系统700的另一示例性特征，存储器设备710是选自一个或多个开/关或半关配置的存储器配置。例如，存储器配置是静态随机存取存储器(SRAM)开关配置、紧密耦合存储器开/关配置、紧密耦合存储器半关配置或高速缓存开/关配置。

根据系统700的另一示例性特征，每个模块712响应于专用采样外围设备706的状态而操作CPU 704。状态是开启状态或关闭状态。

根据系统700的另一示例性特征，每个模块712响应于专用采样外围设备706的状态而操作CPU 704。状态是开启状态或关闭状态。

根据系统700的另一示例性特征，不同代码执行性能能力包括经由相应电输出部708输出不同输出速率、不同输出准确性和不同输出功率中的一个或多个。

根据系统700的另一示例性特征，不同代码执行性能能力包括开启或关闭相应电输出部708。根据系统700的另一示例性特征，CPU 704是SoC CPU。

根据系统700的另一示例性特征，以预定义性能、传感器和输出要求进一步执行每个模块712。例如，预定义性能是预定义最大时延。在另一示例中，预定义传感器要求包括预定义传感器准确性和采样率中的一个或多个。

根据系统700的另一示例性特征，情境识别输入基于外部输入、内部输入或两者中的一个或多个。例如，外部输入包括检测对象的运动，如上文所描述的。在另一示例中，内部输入包括CPU 704的特性，比如温度。

根据系统700的另一示例性特征，存储器设备710进一步被配置为将多个功率模式702从低功率模式切换到高功率模式。

参考图10，方法涉及为计算设备选择功率模式。该方法结合上文在本公开中描述的任何特征和系统或作为其补充来工作。

在步骤800处，方法包括在多个功率模式中操作中央处理单元(CPU)。每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力。

在步骤802处，方法进一步包括经由一组采样外围设备从一个或多个传感器接收情境识别输入。每个采样外围设备专用于多个功率模式中的特定功率模式。例如，相同采样外围设备(例如，相机)可以在不同功率模式(比如低分辨率功率模式或高分辨率功率模式)中操作。每个采样外围设备具有与该组采样外围设备中的其余采用外围设备不同的行为。

在步骤804处，方法进一步包括经由一组电输出部输出性能命令。每个电输出部专用于多个功率模式中的特定功率模式，并且每个电输出部具有与该组电输出部中的其余电输出部不同的行为。

在步骤806处，方法进一步包括基于触发特定模块的情境识别输入来经由存储器设备从多个模块中选择并执行该特定模块。在步骤808处，方法进一步包括由特定模块从该组采样外围设备中的专用采样外围设备接收情境识别输入。

在步骤810处，方法进一步包括由特定模块在多个功率模式中的专用功率模式中操作CPU。在步骤812处，方法进一步包括由特定模块使专用电输出部在相应的行为中执行。

替代性实施方式

实施方式A1.一种用于计算设备的系统，所述系统包括：中央处理单元(CPU)，所述中央处理单元被配置为在多个功率模式中执行，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力；采样外围设备，所述采样外围设备通信地耦合到所述CPU以从一个或多个传感器接收情境识别输入，所述采样外围设备具有与所述多个功率模式中的特定功率模式相关联的采样配置，所述采样配置具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；以及存储器设备，所述存储器设备通信地耦合到所述采样外围设备，所述存储器设备在其上存储有多个模块，所述存储器设备被配置为基于触发特定模块的所述情境识别输入来从所述多个模块中选择并执行所述特定模块，如果被触发，则执行每个模块以从所述至少一个采样外围设备接收所述情境识别输入，并且在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

实施方式A2.如实施方式A1所述的系统，进一步包括包含所述采样外围设备的一组采样外围设备，所述组采样外围设备中的每个采样外围设备专用于所述多个功率模式中的相应功率模式，所述组采样外围设备中的每个采样外围设备具有与所述组采样外围设备中的其余采样外围设备不同的行为。

实施方式A3.如实施方式A1所述的系统，其中所述多个模块包括：第一模块，所述第一模块被配置为在所述多个功率模式中的第一功率模式中操作所述CPU；以及第二模块，所述第二模块被配置为在所述多个功率模式中的第二功率模式中操作所述CPU，所述第一功率模式以与在所述第二功率模式中不同的频率设置操作所述CPU。

实施方式A4.如实施方式A3所述的系统，其中所述存储器设备进一步被配置为：基于检测到所述情境识别输入适用于所述第一功率模式来从所述第一模块切换到所述第二模块；并且基于检测到所述情境识别输入适用于所述第二功率模式来从所述第二模块切换到所述第一模块。

实施方式A5.如实施方式A1所述的系统，其中每个功率模式在专用频率设置中操作。

实施方式A6.如实施方式A1所述的系统，其中所述存储器设备是选自静态随机存取存储器(SRAM)开/关配置、紧密耦合存储器开/关配置、紧密耦合存储器半关配置和高速缓存开/关配置中的一个或多个的存储器配置。

实施方式A7.如实施方式A1所述的系统，其中每个模块响应于所述采样外围设备的状态而操作所述CPU，所述状态是开启状态或关闭状态。

实施方式A8.如实施方式A1所述的系统，其中来自所述一个或多个传感器的所述情境识别输入包括采样率、采样准确性和采样模式中的一个或多个。

实施方式A9.如实施方式A1所述的系统，进一步包括通信地耦合到所述CPU的电输出部，所述电输出部具有与所述多个功率模式中的特定功率模式相关联的输出配置，所述输出配置具有特定于所述电输出部的相关联行为。

实施方式A10.如实施方式A9所述的系统，其中所述不同代码执行性能能力包括经由所述电输出部输出不同输出速率、不同输出准确性和不同输出功率中的一个或多个。

实施方式A11.如实施方式A9所述的系统，其中所述不同代码执行性能能力包括开启或关闭所述电输出部。

实施方式A12.如实施方式A1所述的系统，其中所述CPU是芯片上系统(SoC)CPU。

实施方式A13.如实施方式A1所述的系统，其中以预定义性能、传感器和输出要求进一步执行每个模块。

实施方式A14.如实施方式A1所述的系统，其中所述情境识别输入基于外部输入、内部输入或两者中的一个或多个。

实施方式A15.如实施方式A1所述的系统，其中所述存储器设备进一步被配置为将所述多个功率模式从第一功率模式切换到第二功率模式。

实施方式A16.如实施方式A1所述的系统，进一步包括通信地耦合到所述CPU的非采样外围设备，所述非采样外围设备具有与所述多个功率模式中的特定功率模式相关联的非采样配置，所述非采样配置具有特定于所述非采样外围设备的相关联行为。

实施方式A17.如实施方式A16所述的系统，其中所述非采样外围设备选自由定时器模块和加密模块组成的群组。

实施方式B1.一种用于为计算设备选择功率模式的方法，所述方法包括：在多个功率模式中操作中央处理单元(CPU)，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力；经由采样外围设备从一个或多个传感器接收情境识别输入，所述采样外围设备具有与所述多个功率模式中的特定功率模式相关联的采样配置，所述采样配置具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；基于触发特定模块的所述情境识别输入来经由存储器设备从多个模块中选择并执行所述特定模块；由所述特定模块从所述采样外围设备接收所述情境识别输入；以及由所述特定模块在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

实施方式B2.如实施方式B1所述的方法，进一步包括：响应于接收到第一情境识别输入，选择并执行在所述多个功率模式中的第一功率模式中操作所述CPU的第一模块；以及响应于接收到第二情境识别输入，选择并执行被配置为在所述多个功率模式中的第二功率模式中操作所述CPU的第二模块，所述第二功率模式以与在所述第一功率模式中不同的频率设置操作所述CPU。

实施方式B3.一种在其上存储有软件指令的非暂态计算机可读介质，所述软件指令在由处理器执行时使所述处理器进行以下操作：经由采样外围设备从一个或多个传感器接收情境识别输入，所述采样外围设备具有与所述多个功率模式中的特定功率模式相关联的采样配置，所述采样配置具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；基于触发特定模块的所述情境识别输入来经由存储器设备从多个模块中选择并执行所述特定模块；由所述特定模块从所述采样外围设备接收所述情境识别输入；以及由所述特定模块在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

尽管已关于一个或多个实施方式图示并描述了所公开的实施例，但本领域的技术人员在阅读并理解本说明书和附图后将想到或知晓等同变更和修改。另外，虽然可能已关于多个实施方式中的仅一个实施方式公开了本发明的特定特征，但这种特征可以与其他实施方式的一个或多个其他特征组合，如可能对于任何给定或特定应用是所期望和有利的。

虽然已在上文描述了本公开的各种实施例，但应理解，它们已仅通过示例而非限制的方式来呈现。可以在不背离本公开的精神或范围的情况下根据本文的公开内容对所公开的实施例做出许多修改。因此，本公开的广度和范围不应受上文描述的实施例中的任何实施例限制。相反，本公开的范围应根据以下权利要求和其等同内容来定义。

Claims (23)

1.一种用于计算设备的系统，其特征在于，所述系统包括：

中央处理单元(CPU)，所述中央处理单元被配置为在多个功率模式中执行，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力；

至少一个采样外围设备，所述至少一个采样外围设备通信地耦合到所述CPU以从一个或多个传感器接收情境识别输入，所述至少一个采样外围设备专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，所述至少一个采样外围设备具有特定于所述至少一个采样外围设备的相关联行为；

至少一个电输出部，所述至少一个电输出部通信地耦合到所述CPU，所述至少一个电输出部专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，所述至少一个电输出部具有特定于所述至少一个电输出部的相关联行为；以及

存储器设备，所述存储器设备通信地耦合到所述至少一个采样外围设备和所述至少一个电输出部，所述存储器设备在其上存储有多个模块，所述存储器设备被配置为基于触发特定模块的所述情境识别输入来从所述多个模块中选择并执行所述特定模块，如果被触发，则执行每个模块以

从所述至少一个采样外围设备接收所述情境识别输入，并且

在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个采样外围设备是一组采样外围设备，所述组采样外围设备中的每个采样外围设备专用于所述多个功率模式中的相应功率模式，所述组采样外围设备中的每个采样外围设备具有与所述组采样外围设备中的其余采样外围设备不同的行为。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个电输出部是一组电输出部，所述组电输出部中的每个电输出部专用于所述多个功率模式中的相应功率模式，所述组电输出部中的每个电输出部具有与所述组电输出部中的其余电输出部不同的行为。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，如果被触发，则进一步执行每个模块以使专用电输出部在相应的行为中执行。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多个模块包括：

第一模块，所述第一模块被配置为在所述多个功率模式中的第一功率模式中操作所述CPU，所述第一功率模式是低功率模式；以及

第二模块，所述第二模块被配置为在所述多个功率模式中的第二功率模式中操作所述CPU，所述第二功率模式是高功率模式，所述高功率模式以比在所述低功率模式中高的频率设置操作所述CPU。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述存储器设备进一步被配置为：

基于检测到所述情境识别输入适用于所述高功率模式来从所述第一模块切换到所述第二模块；并且

基于检测到所述情境识别输入适用于所述低功率模式来从所述第二模块切换到所述第一模块。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，每个功率模式在专用频率设置中操作。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述专用频率设置包括50兆赫(Mhz)频率设置、100Mhz频率设置和200Mhz频率设置。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述存储器设备是选自静态随机存取存储器(SRAM)开/关配置、紧密耦合存储器开/关配置、紧密耦合存储器半关配置和高速缓存开/关配置中的一个或多个的存储器配置。

10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，每个模块响应于所述至少一个采样外围设备的状态而操作所述CPU，所述状态是开启状态或关闭状态。

11.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，来自所述一个或多个传感器的所述情境识别输入包括采样率、采样准确性和采样模式中的一个或多个。

12.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，述不同代码执行性能能力包括经由所述至少一个电输出部输出不同输出速率、不同输出准确性和不同输出功率中的一个或多个。

13.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述不同代码执行性能能力包括开启或关闭所述至少一个电输出部。

14.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述CPU是芯片上系统(SoC)CPU。

15.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，以预定义性能、传感器和输出要求进一步执行每个模块。

16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述预定义性能是预定义最大时延。

17.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述预定义传感器要求包括预定义传感器准确性和采样率中的一个或多个。

18.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述情境识别输入基于外部输入、内部输入或两者中的一个或多个。

19.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述存储器设备进一步被配置为将所述多个功率模式从低功率模式切换到高功率模式。

20.一种用于为计算设备选择功率模式的方法，其特征在于，所述方法包括：

在多个功率模式中操作中央处理单元(CPU)，每个功率模式被预定义为具有与所述多个功率模式中的其余功率模式不同的代码执行性能能力；

经由采样外围设备从一个或多个传感器接收情境识别输入，所述采样外围设备专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，所述采样外围设备具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；

经由电输出部输出性能命令，所述电输出部专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，所述电输出部具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；

基于触发特定模块的所述情境识别输入来经由存储器设备从多个模块中选择并执行所述特定模块；

由所述特定模块从所述采样外围设备接收所述情境识别输入；以及

由所述特定模块在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述CPU。

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，进一步包括：

响应于接收到第一情境识别输入，选择并执行在所述多个功率模式中的第一功率模式中操作所述CPU的第一模块，所述第一功率模式是低功率模式；以及

响应于接收到第二情境识别输入，选择并执行被配置为在所述多个功率模式中的第二功率模式中操作所述CPU的第二模块，所述第二功率模式是高功率模式，所述高功率模式以比在所述低功率模式中高的频率设置操作所述CPU。

22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，进一步包括：

基于检测到所述第二情境识别输入适用于所述高功率模式来从所述第一模块切换到所述第二模块；以及

基于检测到所述第一情境识别输入适用于所述低功率模式来从所述第二模块切换到所述第一模块。

23.一种在其上存储有软件指令的非暂态计算机可读介质，其特征在于，所述软件指令在由处理器执行时使所述处理器进行以下操作：

经由采样外围设备从一个或多个传感器接收情境识别输入，所述采样外围设备专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，所述采样外围设备具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；

经由电输出部输出性能命令，所述电输出部专用于所述多个功率模式中的特定功率模式，所述电输出部具有特定于所述采样外围设备的相关联行为；

基于触发特定模块的所述情境识别输入来经由存储器设备从多个模块中选择并执行所述特定模块；

由所述特定模块从所述采样外围设备接收所述情境识别输入；以及

由所述特定模块在所述多个功率模式中的专用功率模式中操作所述处理器。