【摘要】：隨著PC機(jī)上很多新穎的3D應(yīng)用被移植到移動(dòng)設(shè)備上,而移動(dòng)設(shè)備是電池供電的,因此其能量消耗已經(jīng)成為一個(gè)迫切需要解決的問(wèn)題。目前存在兩種體系架構(gòu)：傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)和比較流行的CPU-GPU異構(gòu)架構(gòu)。然而,已有的低功耗技術(shù)對(duì)于在這兩種體系架構(gòu)下的3D應(yīng)用節(jié)能幫助卻很少,因此需要進(jìn)一步研究嵌入式移動(dòng)設(shè)備上的3D應(yīng)用低功耗。 對(duì)于在傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)下,為了使用低功耗技術(shù)DVFS,目前大多數(shù)的做法是通過(guò)當(dāng)前3D應(yīng)用圖形幀的信息來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)幀的任務(wù)負(fù)載。然而,由于提取信息粒度較大且不完整而不能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)任務(wù)負(fù)載。結(jié)合已有研究,如果提取信息粒度劃分到函數(shù)級(jí)別,將會(huì)大大提高任務(wù)負(fù)載預(yù)測(cè)的精確度。而對(duì)于流行的CPU-GPU異構(gòu)架構(gòu),由于低功耗模型不夠完善,很少有軟件層面的研究。當(dāng)有大容量數(shù)據(jù)需要處理的情況下,PCI-E帶寬會(huì)成為CPU和GPU計(jì)算的瓶頸。因此,為了更好的完善這一塊,如果結(jié)合GPU的數(shù)據(jù)處理特性,對(duì)任務(wù)負(fù)載進(jìn)行合理的分配到CPU和GPU上且并行運(yùn)行,將會(huì)最大化的降低整個(gè)系統(tǒng)的功耗。 針對(duì)所研究的問(wèn)題,本文需要做的主要工作和完成的成果如下： 1.在CPU架構(gòu)下,對(duì)具體的3D應(yīng)用函數(shù)調(diào)用層次及主要耗時(shí)函數(shù)進(jìn)行提取分析。 2.為了消除頻繁調(diào)節(jié)CPU頻率而帶來(lái)的額外開銷,提出了改進(jìn)版本的貪心制。 3.對(duì)于CPU-GPU異構(gòu)架構(gòu),為了合理分配任務(wù)負(fù)載到CPU和GPU上,提出了結(jié)合GPU數(shù)據(jù)處理特性的數(shù)據(jù)分塊方案。 4.為了簡(jiǎn)化討論,提出了功耗的最優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為時(shí)間的最優(yōu)化模型并且有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评砗头治鲞^(guò)程。
[Abstract]:With many novel 3D applications of PC being transplanted to mobile devices, mobile devices are powered by batteries, so its energy consumption has become an urgent problem to be solved. At present, there are two architectures: the traditional CPU architecture and the more popular CPU-GPU heterogeneous architecture. However, the existing low power technologies are of little help to the energy saving of 3D applications under these two architectures. Therefore, it is necessary to further study the low power consumption of 3D applications on embedded mobile devices. In the traditional CPU architecture, in order to use low-power technology DVFS, most of the current methods are to predict the workload of future frames through the information of current 3D application graphics frames. However, due to the large granularity and incomplete information extraction, it can not accurately predict the task load. Combined with the previous research, if the granularity of information is divided into function level, the precision of workload prediction will be greatly improved. However, for the popular CPU-GPU heterogeneous architecture, due to the low power model is not perfect, there is little research on the software level. The PCI-E bandwidth becomes the bottleneck of CPU and GPU computing when there is a large amount of data to be processed. Therefore, in order to perfect this block better, if combining the data processing characteristic of GPU, the task load can be allocated to CPU and GPU reasonably and run in parallel, the power consumption of the whole system will be maximized. The main work and achievements of this paper are as follows: 1. In the CPU framework, the specific 3D application function call hierarchy and the main time-consuming functions are extracted and analyzed. 2. In order to eliminate the extra cost of adjusting CPU frequency frequently, an improved version of greedy system is proposed. For CPU-GPU heterogeneous architecture, in order to reasonably distribute the workload to CPU and GPU, a data block scheme combining the characteristics of GPU data processing is proposed. 4. In order to simplify the discussion, the optimization model of power consumption is transformed into the optimization model of time, and the reasoning and analysis process is rigorous.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.41;TP368.1

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本文編號(hào)：2150803