【摘要】：在當(dāng)今嵌入式系統(tǒng)集成工藝日益發(fā)達(dá)的時(shí)代,加大系統(tǒng)集成密度的同時(shí),也帶來(lái)了系統(tǒng)功耗以及溫度的增加。這一問(wèn)題直接導(dǎo)致了集成系統(tǒng)工作可靠性與使用壽命的下降,因而限制了集成工藝的發(fā)展。因此,對(duì)于嵌入式集成系統(tǒng)而言如何對(duì)于功耗與溫度進(jìn)行優(yōu)化,使系統(tǒng)在不影響性能的情況下達(dá)到最低功耗,是當(dāng)今嵌入式集成系統(tǒng)的重點(diǎn)難題。本文的研究針對(duì)長(zhǎng)期加電的集成嵌入式系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)功耗管理,系統(tǒng)硬件平臺(tái)基于ZYNQ 7000進(jìn)行搭建,建立了對(duì)于ZYNQ So C芯片電壓與溫度實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),通過(guò)分析ZYNQ的工作過(guò)程,對(duì)于其工作模式進(jìn)行了設(shè)計(jì)。在低功耗策略技術(shù)的設(shè)計(jì)中通過(guò)電壓調(diào)節(jié)和頻率調(diào)節(jié)的比較,選擇了動(dòng)態(tài)頻率調(diào)節(jié)技術(shù)來(lái)進(jìn)行功耗優(yōu)化,并建立了頻率調(diào)節(jié)模型進(jìn)行分析。又根據(jù)Timeout超時(shí)算法、指數(shù)平均預(yù)測(cè)算法以及基于馬爾科夫鏈的隨機(jī)算法的比較分析,選擇Timeout超時(shí)算法作為低功耗策略的基礎(chǔ)。本文在ZYNQ平臺(tái)中移植了Free RTOS實(shí)時(shí)操作系統(tǒng),來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于系統(tǒng)任務(wù)進(jìn)行調(diào)度,通過(guò)Free RTOS、μC/OS-II以及RT-Thread操作系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法的分析與比較,找出算法中各自的優(yōu)缺點(diǎn)。并發(fā)現(xiàn)了Free RTOS在就緒態(tài)任務(wù)優(yōu)先級(jí)差值較大的情況下,查詢?nèi)蝿?wù)順序所用時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題。之后根據(jù)就緒表查找算法,對(duì)于Free RTOS系統(tǒng)查詢即將執(zhí)行的就緒態(tài)任務(wù)順序的遍歷查找算法進(jìn)行改進(jìn),有效地減少了當(dāng)就緒狀態(tài)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)差值較大的情況下,Free RTOS任務(wù)調(diào)度所用的時(shí)間。進(jìn)而優(yōu)化了嵌入式集成系統(tǒng),在長(zhǎng)時(shí)間加電的情況下所消耗的功耗,經(jīng)過(guò)在硬件平臺(tái)上的測(cè)試,對(duì)于低功耗策略及算法改進(jìn)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證,同時(shí)表明系統(tǒng)整體可以降低約28%的功耗。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TM73
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文能具有比單獨(dú)的雙核 ARM+FPGA 處理器架構(gòu)更低的功耗。ZYNQ-7000 統(tǒng)（System-on-a-Chip，簡(jiǎn)稱(chēng) SoC）的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖 2-3 所示，整個(gè)系統(tǒng)分成處理單元 PS（Processing System）以及邏輯單元 PL（Programmable Log中處理單元主要負(fù)責(zé)ARM控制部分，其內(nèi)含有諸如SRAM、DDR（Double te）SDRAM 等存儲(chǔ)器以及 UART、GPIO、SPI（Serial Peripheral Interfa豐富的外設(shè)功能。PL 部分負(fù)責(zé)邏輯編程除了有存儲(chǔ)器、外設(shè)外，還包含了信號(hào)處理資源、時(shí)鐘管理單元以及用于模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換的 XADC 模塊。

u ( a|i)——在狀態(tài)為 的情況下，系統(tǒng)選用 a 操作進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率。采用馬爾科夫鏈的隨機(jī)算法與指數(shù)分布預(yù)測(cè)算法相比，能更好的對(duì)于響應(yīng)延遲進(jìn)行控制，但其建模理論較為復(fù)雜，實(shí)施能度較大且應(yīng)用中有一定程度的局限性。3.3.4 算法對(duì)比選擇上述三種算法中指數(shù)分布預(yù)測(cè)算法與馬爾科夫鏈隨機(jī)算法均對(duì)于系統(tǒng)空閑狀態(tài)的分布模型有一定的限制要求，在一定的局限范圍內(nèi)比較適用。而當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生不穩(wěn)定的突發(fā)事件的時(shí)候，無(wú)論是預(yù)測(cè)算法還是隨機(jī)概率算法都會(huì)差生較大的誤差，如果不加以修正則低功耗設(shè)計(jì)效果會(huì)不理想。文獻(xiàn)[38]中對(duì)于上述的超時(shí)算法、預(yù)測(cè)算法以及隨機(jī)算法在 Linux 操作系統(tǒng)下進(jìn)行了仿真，并對(duì)于其系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)測(cè)量與對(duì)比，對(duì)比的結(jié)論如圖 3-6 所示，指數(shù)預(yù)測(cè)算法平均延遲時(shí)間約為 8.2ms，馬爾科夫鏈隨機(jī)算法平均延遲時(shí)間約為 7.1ms，Timeout 超時(shí)算法平均延遲時(shí)間約為 6ms。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文問(wèn)，直到找到最高優(yōu)先級(jí)任務(wù)為止。這種做法在任務(wù)優(yōu)先級(jí)數(shù)的差值較小的情況下比較適用，能夠較快的找到最高優(yōu)先級(jí)就緒任務(wù)。但由于 FreeRTOS 對(duì)于任務(wù)數(shù)量沒(méi)有限制，當(dāng)處于就緒狀態(tài)中的任務(wù)優(yōu)先級(jí)數(shù)相差較大的時(shí)候，這種遍歷查找的方法就會(huì)加大查找時(shí)間的消耗，一方面增大了系統(tǒng)的能耗，另一方面又影響了系統(tǒng)的響應(yīng)性能，并且每次遍歷時(shí)就緒態(tài)的優(yōu)先級(jí)差值均不相同會(huì)使響應(yīng)時(shí)間在較短的時(shí)間范圍內(nèi)具有不確定性。而 μC/OS-II 和 RT-Thread 操作系統(tǒng)在對(duì)于就緒狀態(tài)的最低優(yōu)先級(jí)查找過(guò)程中，采用的是就緒表查找算法。這種算法在查找的過(guò)程之中，無(wú)論就緒狀態(tài)的任務(wù)優(yōu)先級(jí)差值是多少，其所要執(zhí)行的查找操作指令數(shù)目都是一定的，即查找過(guò)程所用到的時(shí)間是基本相同的，不會(huì)由于任務(wù)優(yōu)先級(jí)數(shù)目的改變而造成較大的波動(dòng)，并且可以穩(wěn)定在極小的時(shí)間范圍之內(nèi)。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2768584