本文選題：GINI指數(shù)　切入點(diǎn)：功耗預(yù)測　出處：《計(jì)算機(jī)學(xué)報》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文中提出了一種基于嵌入式系統(tǒng)CPU功耗預(yù)測并對其進(jìn)行低功耗優(yōu)化的方法.引入GINI指數(shù)的構(gòu)建訓(xùn)練分類器,利用PowerTop工具對系統(tǒng)CPU進(jìn)行監(jiān)測,并以此作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,將該分類器封裝到系統(tǒng)中,對嵌入式系統(tǒng)的CPU頻率、電壓及所處的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測.通過仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法在系統(tǒng)負(fù)載較小的情況下,對嵌入式CPU功耗的優(yōu)化的效果更好.
[Abstract]:In this paper, a method based on embedded system CPU power prediction and low power optimization is proposed. A training classifier based on GINI exponent is introduced to monitor system CPU using PowerTop tool, and it is used as training data set. The classifier is encapsulated into the system to predict the CPU frequency, voltage and the state of the embedded system. The simulation results show that the proposed method can optimize the power consumption of embedded CPU better when the system load is small.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373176) 教育部博士點(diǎn)基金(20116101110016) 陜西省自然科學(xué)基金(2012JQ8047)資助~~
【分類號】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1574571