專利名稱：一種基于Linux嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理技術(shù)，特別是涉及一種基于Li皿x嵌入式 系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法。
背景技術(shù)：
隨著半導(dǎo)體技術(shù)的高速發(fā)展，系統(tǒng)集成度和運算速度的提高，使得高性能和低功 耗的矛盾日益突出。 一方面，嵌入式技術(shù)迅速發(fā)展，嵌入式設(shè)備得到廣泛應(yīng)用，在給人們在 通訊、娛樂等方面提供了便利的同時也暴露出一些缺陷和不足。能量消耗問題是近幾年來 人們在嵌入式系統(tǒng)設(shè)計中普遍關(guān)注的難點與熱點，它嚴重制約著嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用及發(fā) 展。大量的移動系統(tǒng)出現(xiàn)，它們由電池供電，并且電池在重量和尺寸上受到嚴格限制。尤其 是對于手持式設(shè)備，這些設(shè)備大部分時間由電池供電，電池的供電時間有限；而且結(jié)構(gòu)比較 緊湊，散熱條件差。另一方面，一些大型系統(tǒng)由于進行大量高強度計算產(chǎn)生的熱量需要散 發(fā)；人們不但關(guān)心大型系統(tǒng)由于巨大的電路能量消耗產(chǎn)生的運行成本，而且關(guān)心系統(tǒng)在由 于能量消耗產(chǎn)生的高溫環(huán)境下運行的可靠性。 因此如何降低設(shè)備的功耗，無論在軍用設(shè)備和民用設(shè)備，如PDA，手持電腦等等，都 具有非同尋常的現(xiàn)實意義。減少電能消耗不僅能延長電池的壽命，而且能有效提高系統(tǒng)的 可靠性，同時，散發(fā)的熱量少了 ，所需的散熱器就越少，從而可減少該設(shè)備的成本和體積，使 產(chǎn)品盡快進入市場。特別在人類關(guān)注生態(tài)環(huán)境的今天，低功耗對保護環(huán)境同樣具有非常積 極的意義。 動態(tài)電源管理(Dynamic Power Management, DPM)是實現(xiàn)低功耗的主要技術(shù)，設(shè)備 通常具有不同的能量消耗等級，在運行過程中，在滿足一定性能約束條件下，DPM通過觀察 設(shè)備負載將設(shè)備動態(tài)的切換到不同的能耗狀態(tài)的方法來達到節(jié)省設(shè)備能耗的目的，例如， 設(shè)備空閑(Idle)時，采用某種策略將設(shè)備轉(zhuǎn)入能耗更低的狀態(tài)(Standby)。大量研究證明， 采用動態(tài)電源管理技術(shù)比不采用能夠節(jié)省多達30%的能量，因此對動態(tài)電源管理技術(shù)的研 究具有重要的意義。 在動態(tài)電源管理中，何時決定切換以及如何切換設(shè)備的能耗狀態(tài)由采用的DPM策 略決定(算法)，策略的性能直接決定動態(tài)電源管理技術(shù)的省電效果。故而提供一種高性能 DPM策略的管理方法具有重大意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種在Li皿x嵌入式環(huán)境中的可加載的DPM框架，且性能 更佳的管理方法。 為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，采用的技術(shù)方案如下 —種基于Li皿x嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，由動態(tài)電源管理框架實現(xiàn)， 所述動態(tài)電源管理框架包括腳本層、虛擬文件接口層、設(shè)備動態(tài)電源管理策略層和設(shè)備驅(qū) 動層；
所述腳本層提供用于對動態(tài)電源管理框架進行控制的腳本，在Li皿x中指的是 Shell腳本，通過腳本層所提供的腳本能啟動/關(guān)閉具體設(shè)備的動態(tài)電源管理，或者獲取設(shè) 備電源管理的相關(guān)信息； 所述虛擬文件接口層提供與腳本命令相對應(yīng)的接口 ，以供腳本調(diào)用，包括整個動 態(tài)電源管理框架的虛擬文件接口以及各個電源管理設(shè)備的文件接口 ，在Li皿x中，使用內(nèi) 核中Sysf s或者Proc所提供機制來實現(xiàn)DPM模塊的虛擬文件接口層；
所述設(shè)備動態(tài)電源管理策略層提供各電源管理設(shè)備的策略接口，以供虛擬文件接 口層調(diào)用； 所述設(shè)備驅(qū)動層提供與各電源管理設(shè)備動態(tài)電源管理相關(guān)的驅(qū)動。 上述技術(shù)方案中，所述腳本層處于用戶層，其余三層都處于操作系統(tǒng)層。對應(yīng)到
Li皿x，后三層位于Li皿x內(nèi)核中，其實現(xiàn)將以Li皿x驅(qū)動模塊的方式實現(xiàn)。 本發(fā)明的設(shè)備動態(tài)電源管理策略層針對CPU的電源管理采用基于指數(shù)平均適應(yīng)
性算法策略。 針對CPU的電源管理與現(xiàn)有的區(qū)別主要體現(xiàn)如下 第一 引進指數(shù)平均算法預(yù)測下一時間間隔的CPU空閑時間。 用At表示時間片t所測得的負載，Pt表示此時間片的預(yù)測負載，則指數(shù)平均算法 預(yù)測時間片t的負載為 <formula>formula see original document page 4</formula> 其中，weight是一個權(quán)值，它表示歷史時間片的負載對下一時間片的負載的影響 程度。當weight為0時，Pt = At—p這表明下一時間片的預(yù)測負載等于上一時間片的實際 負載，當weight的值越大時，CPU頻率/電壓的轉(zhuǎn)變將會變慢且平滑。當weight的值變小 時，表明系統(tǒng)對負載的變化有更快速的反應(yīng)。 令<formula>formula see original document page 4</formula>則<formula>formula see original document page 4</formula>等價于: <formula>formula see original document page 4</formula> 可以看出，Pt的值取決于P。的值與所有歷史時間片的負載。 由于考慮了歷史負載的影響，指數(shù)平均算法的CPU負載曲線比較平穩(wěn)，不會出現(xiàn) 劇烈的變化，做決策時，也不會引起操作點的劇烈變化。 第二 適應(yīng)性的根據(jù)負載變化動態(tài)修改參數(shù)sampling_down_factor。
具體做法是當需要提高CPU頻率時，表明此時CPU較繁忙，因此，如果此時 sampling_down_factor的值較小，在增力t] CPU頻率的同時，增大sampling_down_factor 的值；當需要降低CPU頻率時，表明此時CPU相對空閑，因此，如果此時samp 1 ing_doWn_ factor的值較大，在減少CPU頻率的同時，減小sampling_down_factor的值。sampling— down—factor增加和減少的量是一樣的，在具體的實現(xiàn)中，每次增加/減少的量的值為1。
采用基于指數(shù)平均適應(yīng)性算法策略后，所述CPU的電源管理策略具體如下
1)用指數(shù)平均算法預(yù)測下一時間片[ti， t(i+l)]的CPU空閑時間tidle ;
2)判斷tidle是否小于[1(1+1)-廿]*20%，如果是轉(zhuǎn)步驟3)，否則轉(zhuǎn)步驟4);
3)令down_skip = 0，將CPU頻率提高到最大頻率值，增大sampling_down_factor 的值，轉(zhuǎn)步驟l); 4) down_skip++，判斷down—ship是否大于等于sampling—down—factor,如果是轉(zhuǎn) 步驟5)，否則轉(zhuǎn)步驟1); 5)降低CPU頻率，在當前負載不變情況下，目標頻率應(yīng)使得空閑時間能超過30%， 減少sampling_down_factor的值，轉(zhuǎn)步驟1)。 ti表示第i個時間片開始時刻，sampling_down_factor表示觸發(fā)頻率更改時的閾 值，down_skip表示對閾值的計數(shù)值。 本發(fā)明的設(shè)備動態(tài)電源管理策略層硬盤的電源管理采用半馬爾可夫算法的策略。
本發(fā)明提出一個可動態(tài)加載的動態(tài)電源管理模塊的框架，采用了軟件設(shè)計上的分 層概念，具有比較好的擴展性，容易在模塊中添加對其他設(shè)備的動態(tài)電源管理。另外，模塊 是可動態(tài)加載/卸載的，方便開發(fā)工作的進行。 本發(fā)明針對現(xiàn)有Linux的Cpufreq內(nèi)核子系統(tǒng)的電源管理策略0ndemand的不足， 提出并實現(xiàn)基于指數(shù)平均適應(yīng)性算法的新的策略，并以磁盤作為節(jié)能對象，在DPM模塊中 實現(xiàn)了基于半馬爾可夫過程的磁盤動態(tài)電源管理。 通過實驗表明，對于CPU的動態(tài)電源管理，本發(fā)明的CPU動態(tài)電源管理無論從能耗 還是性能都優(yōu)于Cpufreq內(nèi)核子系統(tǒng)中的0ndemand策略。對于硬盤的動態(tài)電源管理，本發(fā) 明實現(xiàn)的基于半馬爾可夫過程的磁盤動態(tài)電源管理，在性能損失相同的情況下，相對于其 他電源管理策略，能夠獲得更好的節(jié)能效果。


圖1為本發(fā)明的動態(tài)電源管理框架示意圖； 圖2為半馬爾可夫決策過程示意圖； 圖3為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型； 圖4為磁盤狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型； 圖5采用不同DPM策略時CPU操作點變化曲線； 圖6采用不同電源策略時磁盤狀態(tài)變化曲線比較。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步的說明。 圖1是本發(fā)明的DPM框架圖。采用了軟件設(shè)計的分層思想。因此，容易對模塊進 行擴展，添加針對不同設(shè)備的電源管理。整個框架包括腳本層、虛擬文件接口層、設(shè)備DPM 策略層、設(shè)備驅(qū)動層。 本發(fā)明除了實現(xiàn)了一種在Li皿x嵌入式環(huán)境中的可加載的DPM的框架，還針對 Li皿x的Cpufreq內(nèi)核子系統(tǒng)的電源管理策略0ndemand的不足，提出并實現(xiàn)基于指數(shù)平均 適應(yīng)性算法的新的策略，以及針對于離散時間和連續(xù)時間的馬爾可夫決策過程算法的硬盤 電源管理的不足，提出基于半馬爾可夫的硬盤電源管理優(yōu)化算法。 在計算機系統(tǒng)中，系統(tǒng)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換通常是由一些事件(event)引起的，例如請求 到來，請求隊列為空等。這些事件是電源狀態(tài)轉(zhuǎn)換的原因，本發(fā)明研究的半馬爾可夫決策就是在這些事件的驅(qū)動下進行工作的。圖2是事件驅(qū)動的半馬爾可夫決策過程
event(事件)是引起狀態(tài)轉(zhuǎn)換的原因，例如請求到來，請求隊列為空等；
決策點是進入另一個狀態(tài)的時刻，即每當系統(tǒng)進入新的狀態(tài)si，就做一次決策，發(fā) 出命令ai ; ti是當系統(tǒng)處于狀態(tài)si，在發(fā)出命令ai的情況下，直到系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到狀態(tài)si+1所 經(jīng)歷的時間，ti服從概率分布Fi j (t) ， Fi j (t)可以是任何的概率分布。
半馬爾可夫代價模型如下 F(ti|si，ai):表示在狀態(tài)si時發(fā)出命令ai，在ti結(jié)束之前有事件發(fā)生的概率分 布； p(s(i+l) |si， ai， ti):表示在狀態(tài)si時發(fā)出命令ai，在ti結(jié)束之前有事件發(fā)生
的條件下，系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到狀態(tài)S(i + l)的概率； m(jls，a):表示在狀態(tài)s時發(fā)出命令a，系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到狀態(tài)j的概率，由概率學知識， 有/n(_/1 、") = f/ (_/ II j,a) y(s， a):表示在狀態(tài)s時發(fā)出命令a，處于狀態(tài)s的期望 時間，由概率學知識，有
0 " (3-2) cost(s， a):表示在s時發(fā)出命令a的平均代價，包括能耗代價和性能損耗代價。 有cos";,.,";) = +廠F(dw I s,.,a》Z J^cCSi+p^aX^ I <formula>formula see original document page 6</formula>節(jié) ° ° (3-3) 其中k(si，ai)表示在狀態(tài)si時發(fā)出命令ai的固定代價，c (s (i+1) ， si， ai)表示 在狀態(tài)si時發(fā)出命令ai，接下來的狀態(tài)是s(i+l)的代價率。Si+l是si有可能轉(zhuǎn)化到的 狀態(tài)的集合。 性能約束和能耗約束下的最優(yōu)化策略的求解等價于對下面式子的求解 min XX cos f， "' "),"， a)


其中f(s， a)是未知數(shù)，表示在狀態(tài)s時發(fā)出命令的頻率；系數(shù)cost(s， a)和
m(sls'， a)含義見前面。(3-4)式求解的是在一定性能損耗的約束下，使得能耗最小的策
略，由對稱性，將(3-4)中兩個cost(s，a)交換位置，就變成求解在一定能量消耗的約束下，
使得性能損耗最小的策略。 則在狀態(tài)s時發(fā)出命令a的概率為
<formula>formula see original document page 6</formula> ''， " X/"i，"i)
一 (3-5) 根據(jù)系統(tǒng)在狀態(tài)s時發(fā)出各個命令的概率大小，選擇概率最大的那個命令。
為了求出式子(3-4)的各個系數(shù)，需要對目標系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程進行研究。目 標系統(tǒng)一般有若干個不同的能耗狀態(tài)，例如，active、idle等。ii^在某一能耗狀態(tài)s的 某個時刻進行，或者說，在s的某個時間片At內(nèi)做的。由此，如果能對s再進行劃分，將能 得到精確度和靈活性更高的決策。假設(shè)目標系統(tǒng)具有active、 idle、 standby、 sle印四個 能耗狀態(tài)，基于上面思想，建立圖3所示的系統(tǒng)轉(zhuǎn)換模型。 圖3中arrival表示有服務(wù)請求到來，d印arture表示服務(wù)隊列為空。 從圖3中可以看出，Idle、 Standby、 Sle印按照時間片被細化成了若干個狀態(tài)，狀
態(tài)數(shù)目取決于時間片數(shù)，假設(shè)有n個時間片(n A t略大于等效工作時間Tbe)，則系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)
為0(n)+2。 如果目標系統(tǒng)有更多的低能耗狀態(tài)，同樣可采取像Idle、 Standby、 Sle印那樣按 照時間片細化成若干個狀態(tài)。 細化Idle、 Stanby狀態(tài)，使得可以在不同的Idle或Stanby時刻采取決策， 一方 面決策點增加，靈活性更高；另一方面也能更大程度地避免系統(tǒng)由于長時間處于Idle狀態(tài) (本應(yīng)轉(zhuǎn)入Stanby狀態(tài))或者Stanby狀態(tài)(本應(yīng)轉(zhuǎn)入Sle印狀態(tài))而消耗大量能量的情 況。 決策點包括Idle、 Standby的各個時間片，進入Idle或Standby的每一個時間片 狀態(tài)都會做決策，發(fā)出命令，決定系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到哪一個狀態(tài)。 對于圖3的系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型，在Idle和Stanby的每一個時間片狀態(tài)，事件 event指的就是請求到來。設(shè)F(t)表示事件發(fā)生的概率分布，p (ti， si， ai)表示系統(tǒng)在時 間片狀態(tài)si時發(fā)出命令ai(例如保持idle的命令)，在時間片[ti，ti+At]內(nèi)有請求到來 的概率，對Idle或Standby的某一個時間片狀態(tài)(ti《t《ti+A t)，在[ti， ti+At]有 請求到來意味著在
沒有請求到來，由概率學知識有<formula>formula see original document page 7</formula>3~6) 考慮系統(tǒng)處于時間片狀態(tài)si時發(fā)出命令ai，處于狀態(tài)si或者處于轉(zhuǎn)換狀態(tài)的期 望時間 如果ai是保持當前狀態(tài)不變的命令，當沒有事件發(fā)生時，系統(tǒng)狀態(tài)保持不變，則 相應(yīng)時間片狀態(tài)si的期望時間 <formula>formula see original document page 7</formula>(3-7) 如果ai是轉(zhuǎn)換到其他狀態(tài)的命令，假設(shè)轉(zhuǎn)換時間為Atl，當沒有事件發(fā)生時，系
統(tǒng)將保持"轉(zhuǎn)換狀態(tài)"不變，其期望時間為
<formula>formula see original document page 7</formula> 在Idle和Stanby的每一個時間片狀態(tài)，有事情發(fā)生(即有請求到來)，系統(tǒng)的狀 態(tài)總會發(fā)生變化，即會轉(zhuǎn)換到Active狀態(tài)。系統(tǒng)在Idle或Standby的某一個時間片狀態(tài) 時，下一狀態(tài)仍然為Idle或Standby的概率為m(j I si， ai) = l-p(ti， si， ai) (3-9)
下一狀態(tài)為Active的概率m(j I si， ai) = p(ti， si， ai) (3-10)
到此為止，圖3的目標系統(tǒng)對應(yīng)的式子(3-4)的各個系數(shù)已能夠計算出來，即可對 式子(3-4)進行求解，求出圖3所描述系統(tǒng)的x(si， ai)。具體決策點包括Idle、 Standby 的各個時間片，每當進入Idle或Standby的每一個時間片狀態(tài)都會做決策產(chǎn)生一個內(nèi)核 隨機數(shù)RND，如果轉(zhuǎn)換到更低能耗狀態(tài)的概率x(si， ai)大于RND，則發(fā)出命令，將系統(tǒng)轉(zhuǎn)換 到更低能耗狀態(tài)，否則，不發(fā)出命令。 采用本發(fā)明對CPU動態(tài)電源管理進行評估測試，測試時間大約十分鐘。開啟CPU 電源管理后，同時播放一段3:33和一段9:40的視頻，啟動視頻后，馬上用0penof f ice新建 并編輯兩個新的odt文件，輸入五到六行的字符，存盤并關(guān)閉文件，接著關(guān)閉Openoffice， 接下去什么也不做，等待視頻播放完成。 此方法可測試DPM策略在以下情況的性能第一，CPU在一段時間內(nèi)較忙；第二， CPU負載適中；第三，CPU相對空閑。 從單位時間平均能耗，性能損失，狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)三個方面來對算法性能進行評估。 單位時間性能損失采用下面公式來計算 Per/ — Cfmswm = ~^-
,eg"e"ce (4-1) CPU性能損失和負載成正比，和CPU頻率成反比。負載越高，性能越差。頻率越高， 性能越好。 CPU在進行狀態(tài)轉(zhuǎn)換的時候會產(chǎn)生時間延遲，狀態(tài)轉(zhuǎn)換期間CPU什么也做不了 ，狀 態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)越多，CPU性能損失就越大，對CPU壽命的影響也更大。 以80ms作為采樣時間間隔，在不同DPM策略下，對CPU當前負載和狀態(tài)進行采樣， 圖4是用Matlab進行數(shù)據(jù)處理后的結(jié)果。為表述方便，將本發(fā)明的策略取名為Mydemand。
操作點的值越高，消耗的能量就越多。從圖4可以看出，相對于不采用DPM的情況， 采用Ondemand或Mydemand進行動態(tài)電源管理，都能夠在比較大的程度上節(jié)省能耗。相對 于采用Mydemand,采用Ondemand時CPU明顯有更多的時間是處于高操作點，而且不同操作 點間的切換更頻繁，這說明Mydemand無論從性能上還是能耗上都應(yīng)該是優(yōu)于Ondemand的。
采用本發(fā)明對磁盤動態(tài)電源管理評估測試，測試時間大約8分鐘(500秒)，在 此時間內(nèi)播放一段長約5分20秒的視頻，接著編寫一段helloworld代碼，啟動GCC編譯 helloworld代碼，執(zhí)行此代碼，最后大約一分半鐘什么都不做。 此方法可同時測試算法在以下情況的性能第一，硬盤在一段時間內(nèi)較忙；第二， 硬盤空閑。 由于硬盤本身有高級電源管理(APM)功能，因此，不僅需要比較在DPM模塊中實現(xiàn) 的硬盤DPM各個策略間的性能差異，而且還要比較它們與硬盤APM之間的性能差異。
以1 s為采樣時間間隔，在不同的電源策略下，對硬盤的狀態(tài)進行采樣。圖5是用 Matlab對數(shù)據(jù)進行處理后的結(jié)果。 從上到下三個子圖分別是不采用電源管理(nopm)、采用磁盤本身的高級電源管理 (disk apm)、采用基于半馬爾可夫決策過程的動態(tài)電源管理(semi-markovdecision dpm) 這三種策略時磁盤狀態(tài)的變化曲線。 從圖6可以看到，nopm時磁盤只會處 Idle和Active狀態(tài)，而disk apm或semi-markov decision dpm時，磁盤還會比較久的處于低能耗的Standby狀態(tài)，因此，disk apm或semi__markov decision dpm者卩會g達到節(jié)省會g耗的效果。 從圖6還可以看出，semi-markov decision dpm處于Active禾P Standby狀態(tài)的時 間比disk即m多，而處于Idle狀態(tài)的時間比disk即m少，由于Active和Idle兩個狀態(tài) 能耗相差不大，而Standby狀態(tài)比Idle狀態(tài)能耗小得多，因此，semi-markov decision dpm 比disk即m更加節(jié)能。
權(quán)利要求
一種基于Linux嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，其特征在于由動態(tài)電源管理框架實現(xiàn)，所述動態(tài)電源管理框架包括腳本層、虛擬文件接口層、設(shè)備動態(tài)電源管理策略層和設(shè)備驅(qū)動層；所述腳本層提供用于對動態(tài)電源管理框架進行控制的腳本，通過腳本層所提供的腳本能啟動/關(guān)閉具體設(shè)備的動態(tài)電源管理，或者獲取設(shè)備電源管理的相關(guān)信息；所述虛擬文件接口層提供與腳本命令相對應(yīng)的接口，以供腳本調(diào)用，包括整個動態(tài)電源管理框架的虛擬文件接口以及各個電源管理設(shè)備的文件接口；所述設(shè)備動態(tài)電源管理策略層提供各電源管理設(shè)備的策略接口，以供虛擬文件接口層調(diào)用；所述設(shè)備驅(qū)動層提供與各電源管理設(shè)備動態(tài)電源管理相關(guān)的驅(qū)動。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Li皿x嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，其特征在于 所述腳本層處于用戶層，其余三層都處于操作系統(tǒng)層。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于Li皿x嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，其特征 在于設(shè)備動態(tài)電源管理策略層針對CPU的電源管理采用基于指數(shù)平均適應(yīng)性算法策略。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于Li皿x嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，其特征在于 所述CPU的電源管理策略具體如下1) 用指數(shù)平均算法預(yù)測下一時間片[ti，t(i+l)]的CPU空閑時間tidle;2) 判斷tidle是否小于[t(i+l)-ti丌20X，如果是轉(zhuǎn)步驟3)，否則轉(zhuǎn)步驟4);3) 令down_skip = O，將CPU頻率提高到最大頻率值，增大sampling_down_factor的 值，轉(zhuǎn)步驟l);4) (1(^11_8^。++，判斷down_ship是否大于等于sampling_down_factor，如果是轉(zhuǎn)步驟 5)，否則轉(zhuǎn)步驟1);5) 降低CPU頻率，在當前負載不變情況下，目標頻率應(yīng)使得空閑時間能超過30%，減少 sampling—down—factor的值，轉(zhuǎn)步驟1);其中，ti表示第i個時間片開始時刻，sampling_doWn_factor表示觸發(fā)頻率更改時的 閾值，down_skip表示對閾值的計數(shù)值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于Li皿x嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，其特征 在于設(shè)備動態(tài)電源管理策略層硬盤的電源管理采用半馬爾可夫算法的策略。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于Linux嵌入式系統(tǒng)的動態(tài)電源管理的方法，由動態(tài)電源管理框架實現(xiàn)，所述動態(tài)電源管理框架包括腳本層、虛擬文件接口層、設(shè)備動態(tài)電源管理策略層和設(shè)備驅(qū)動層；所述腳本層提供用于對動態(tài)電源管理框架進行控制的腳本，通過腳本層所提供的腳本能啟動/關(guān)閉具體設(shè)備的動態(tài)電源管理，或者獲取設(shè)備電源管理的相關(guān)信息；所述虛擬文件接口層提供與腳本命令相對應(yīng)的接口，以供腳本調(diào)用，包括整個動態(tài)電源管理框架的虛擬文件接口以及各個電源管理設(shè)備的文件接口；所述設(shè)備動態(tài)電源管理策略層提供各電源管理設(shè)備的策略接口，以供虛擬文件接口層調(diào)用；所述設(shè)備驅(qū)動層提供與各電源管理設(shè)備動態(tài)電源管理相關(guān)的驅(qū)動。
文檔編號G06F9/46GK101697095SQ20091019347
公開日2010年4月21日 申請日期2009年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月30日
發(fā)明者劉發(fā)貴, 吳澤祥, 曹立正 申請人:華南理工大學;