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1.
减少I/O设备功耗已越来越被嵌入式系统设计者所关注。传统动态功耗管理(DPM)策略在实
际的多任务环境下无法得到预期的节能效果。提出基于堆栈的预测性超时(SBPT)策略。该
策略通过分析任务的调用和堆栈信息来预测任务对I/O设备的访问模式,并采用多请求源(M
SR)模型进行多任务的联合预测。然后根据预测结果分组统计,采用超时技术决策。基于实
际负载的仿真实验表明SBPT策略能够适应多任务的应用环境,更稳定更有效地降低了功耗
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2.
现有动态功耗管理预测性策略基于部件空闲时间前后的关联性进行预测,在系统随机服务请求环境下面临失效. 该文从概率统计的角度提出基于空闲时间能耗期望的预测策略,该策略使部件在空闲时进入空闲时间能耗期望值最低的模式,并从理论上证明了此方法具有最优的节能效果. 实验结果表明,在系统服务请求的指数分布与Pareto分布下,与传统预测性策略相比,该策略获得了更低的部件平均功耗.
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