计算机工程

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基于软件行为预测的动态电源管理方案

刘念唐,翁 宇,林 雨,张文睿,韦志磊,邵 堃   

  1. (合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009)
  • 收稿日期:2014-04-25 出版日期:2015-06-15 发布日期:2015-06-15
  • 作者简介:刘念唐(1992 - ),男,学士,主研方向:人工智能,嵌入式系统;翁 宇、林 雨、张文睿、韦志磊,学士;邵 堃,副教授、博士。
  • 基金项目:

    国家自然科学基金资助重点项目(41231170-5);国家级大学生创新基金资助项目(201210359016);安徽省高校自然科学研究基金资助重点项目(KJ2010A272)。

Dynamic Power Management Scheme Based on Software Behavior Prediction

LIU Niantang,WENG Yu,LIN Yu,ZHANG Wenrui,WEI Zhilei,SHAO Kun   

  1. (School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)
  • Received:2014-04-25 Online:2015-06-15 Published:2015-06-15

摘要:

为有效管理嵌入式系统,尤其是减少移动终端的电源功耗,设计一种更加精确的动态电源管理方案。在 Linux 平台上运行,基于API 行为特点,利用BP 神经网络算法进行应用类型预测,通过对应用类型的预测,提前对系统状态进行调整。实验结果表明,在不影响系统性能的前提下,该方案可有效降低功耗,实现对嵌入式设备电源的实时、动态管理。

关键词: 嵌入式系统, 动态电源管理, 应用程序接口, BP 神经网络算法, Cpufreq 模块

Abstract:

In order to effectively manage embedded systems, especially reduce power consumption of the mobile terminal,this paper proposes a power management scheme,which is based on the design of a more refined dynamic power management scheme. It is based on Application Program Interface ( API) behavioral characteristics,using BP neural network algorithm to predict the type of application,through the effective prediction of application types. It can adjust the system state in advance,without affecting system performance,effectively reducing power consumption,realize the power of real-time embedded devices and dynamic management.

Key words: embedded system, dynamic power management, Application Programming Interface ( API), BP neural network algorithm, Cpufreq module

中图分类号: