提纲 一、背景 二、实现目标 三、主要方法 四、三点探讨 1 一、背景 — 绿色计算要求 全球大背景 ? 全球气候变暖等环保问 题和中国的绿色发展政 策。 ? 计算机领域的节能减排 问题： 2% ，第五位。 ? 智能手机、平板电脑等 电池驱动的智能移动互 联嵌入式系统的普及。 2 目前智能嵌入式系统中，主要考 虑三项重要的设计目标： ? 还是移动 多样化功能与服务：移动电话 PC ？ ? 高性能： CPU 、 GPU 、 NPU 、显示器、 WiFi 接口等。 ? 便携性：电池的尺寸和容量相 对有限，影响系统的续航能力与 服务的可用性。 3 低能耗软件设计需求 后 PC 时代 环境影响 耗电比较 2013 年耗电 3650 亿千 瓦时，是服务器耗电 量的 1.54 倍。 “无处不在的嵌入”， 同电力网络紧密相连，运行 年销量达 200 亿台，关 导致大量的 CO 2 排放，产生严 键的全球计算基础设施。 重的环境影响。 新的计算需求 软件是硬件的消费 者与管理者，“间 接”导致系统能耗 的产生。 低能耗软件设计 方法 “后摩尔时代”， 软件的低能耗设计 成为控制管理系统能耗 的重要手段。 2016 年 4 月 15 日，绿色计算产业联盟 (Green Computing Consortium, 简称 “ GCC”) 成立。 4 开源措施 ? 提高电池等储能设施的单位体积内的包含的能量，锂电 池 ? 燃料电池 / 超级电容 / 石墨烯电池 / 纳 米材料电池等； ? 增加无线供电 / 太阳能薄膜 / 机械振动等 新的供电方式。 5 节流措施 ? 在电池容量限制的条件下，提高系统运行时的能量计 算效率问题（即能效比，表示单位功耗产生的计算能力， 单位为 FLOP/Watt 或 MIPS/Watt ），避免片面追求计算能 力、存储能力和通信能力，如芯片加工工艺的进步，系 统体系结构的改进。 ? 加强系统空闲时间的电源管理，减少能量的无谓损耗。 ? 计算和数据迁移：计算能耗远大于传输能耗的条件下， 可将计算负载从终端迁移到云端或边缘端，如语音和图 像的云识别。 在 “开源”有限的情况下，“节流”成为延长系统 续航能力和提高可用性的一个重要方法。 6 PAC/C 计划 1999 年， DARPA （美国国防部高级 研究计划署）启动 PAC/C （ Power-Aware Computing and Communications 感功计算 与通信）计划，研究内容十分普遍，涉 及到计算机系统的所有方面，包括芯片 、体系结构、编译器、操作系统、网络 通信、实时系统、分布式系统到应用工 程等多个技术层次，开发各种相关策略 、算法、协议、工具和设备，为系统提 供一个完整的功耗解决方案。 7 低能耗建模与优化的主要层次 系统层 系统级 软件体系结构级 软件层 算法级 源程序结构级 微结构级 硬件层 逻辑（ RTL/ 门）级 电路级（含 工艺级、版图级和材料级） ? 硬件层 ：电路级解决负载电容、供电 电压和时钟频率等问题；逻辑级解决电 路结构和逻辑设计风格等问题；微结构 级解决指令级并行、部件分配与调度和 智能功率控制等问题。 ? 软件层 ：源程序结构级考虑源程序的 语法逻辑结构对软件功耗的影响；算法 级考虑算法处理的流程和步骤对软件功 耗的影响；软件体系结构级考虑软件体 系结构的选择和变换对软件功耗的影响 ? 系统层 ：系统级侧重于软 / 硬件协同、 交互、控制和管理等措施，如软 / 硬件 划分与交互等。 8 不一样的层次优化间的关系 ? 不一样的层次所考虑的问题和方法是不一样，如在电路级，着眼于供 电电压、时钟频率和负载电容等因素；在微结构级，主要是对 CPU 的流水线和并行结构可以进行改进，降低能耗。 ? 不一样的层次并不是相互独立的，为达到同一个优化目标往往可在多 个层次上进行设计，如为降低电路的有效翻转率（或切换活动因 子），可采用在系统级改变系统的软 / 硬件划分、逻辑级改变具体 门电路的逻辑安排等措施，一般高层服务需要下层服务的支持，高 层次的措施通过低层次的措施发挥作用。 ? 不一样的层次的设计能够降低的能耗比例也不一样，技术层次越高， 能耗降低的效果越明显，如通过在系统级软 / 硬件划分可能降低电 路 30% 的翻转率，而通过在逻辑级重新安排逻辑结构却只能降低 5% 的翻转率。 ? 不一样的层次的措施，开发工作量也会不一样，如软 / 硬件划分时， 有必要进行大量的分析和计算后才能确定有效的体系结构，而硬件逻 辑的重新安排大部分工作可通过硬件设计综合软件实现。因此，在 低能耗设计时，可根据系统的具体实际的要求选择正真适合的能耗设计层次与 方法。 9 软件能耗 PC 机 嵌入式系 统 ? 服务 软件 器 软件能耗是指在软件运行期间，驱动相关硬件 活动产生的系统能耗总和，系统休眠或空闲时（无 软件运行时）硬件产生的一些系统能耗或一些无关 硬件产生的能耗一般不归为软件能耗。 主要特征： ? 软件是硬件的消费者与管理者，软件本身不会 产生能耗，能耗只是软件执行时的“副产品”， 软件的指令执行和数据存取等操作驱动了底层 硬件的电路活动，“间接”导致了系统能耗的 产生，软件是能量的主动消费者，是产生系统 能耗的“主动”因素和“活跃”因素，决定了 系统能耗的实际值。 ? 明确定义和划分软件能耗，更便于直接观察在 系统运作时的状态下软件实现方式（包括软件体系 结构、数据结构、算法和语法结构）对系统能 耗的影响程度，反映了软件的实现方式对软件 运行效率的影响。 10 低能耗软件设计的挑战 低能耗软件设计的难点 ? 多性能约束条件下低能耗软件 1 设计 低能耗软件设计的分类 ? 低能耗 by 软件：通过软 1 件方式降低能耗，即动态 设计方法。 ? 低能耗 of 软件：软件本 2 身的低能耗，即静态设计 方法。 2 ? 软件应用环境的适应性 改变传统软件设计方法，从追求软件开发 效率到软件开发效率和执行效率并重！ 11 研究现状 嵌入式系统的低能耗 低能耗软件的静态设计 低能耗软件的动态设计 1 源程序结构级优化：表达 式变化、优化数据表示、程 序结构重排；指令变换、指 令重排、循环结构优化、存 储器和 Cache 分配等。 2 算法级优化：消除重复计 算、改善数据结构、压缩数 据存储空间、算法选择等。 3 软件体系结构级优化：体 系结构的选择、变换和简化 等。 1 DPM 技术：为 CPU 和 I/O 设备 提供电源管理的功能及接口， 选择运行、待机、休眠等多 种工作模式。 2 DVFS 技术：根据负载情况， 动态改变和调节 CPU 的运行频 率与工作电压。 3 RTOS 功耗相关任务调度模 型及算法：通过任务能耗特 性的研究，改善任务的资源 分配与调度。 12 二、实现目标 三大难题 1 嵌入式系统的多样化 功能与低能耗的矛盾 ? 嵌入式系统提出各种 丰富的功能和个性化、 多样化服务的需求 ? 缺乏为适应个性化应 用和服务提供软件能耗 最优的资源配置和使用 策略 2 嵌入式系统的高性能 与低能耗的矛盾 ? 高性能（主要指处理速 度、实时性和吞吐量） 的要求逐步的提升 ? 缺乏高效的软件能耗管 理与控制方式 3 嵌入式系统的可用性 与低能耗的矛盾 ? 可用性（主要包含安 全性、可靠性等）的日 趋重要 ? 软 / 硬件冗余资源配置 带来复杂的软件结构与 控制机制 迫切地需要以嵌入式系统的低能耗为目标，从 静态设计和动态设计两方面，研究低能耗软 件的设计方法 13 总体方案 以解决 低能耗软件设计所面临的三个难题 为核心，建立低 能耗软件的设计理论和方法体系，实现嵌入式系统能量资 源的最优应用适应性分配与使用。 重要应用上有贡献 面向智能终端和路由器的实例应用与验证工作 能量优 关键技术上有创新 先的任 务运行 模式 基础理论上有突破 系统资源 高效可定 低能耗 能量感 的自适应 制化的软 软件的 知的编 软件节能 件体系结 演化与 程模式 配置策略 构 控制 多指标 的综合 测评方 法 低能耗软件的设计理论和方法体系 14 三、主要方法 嵌入式系统的低能耗软件设计方法与技术是在嵌入式系统环境下，研究在多性能约束 条件下（包括高性能、可用性等多维度）嵌入式软件（ RTOS 、中间件和应用软件）能 耗的管理、控制、优化与评价等理论和技术问题，是一个多约束的组合优化问题。 静态设计 ? 能量感知的编程模式 ? 高效可定制化的软件体系结构 ? 多指标的综合测评方法 动态设计 ? 能量优先的任务运行模式 ? 系统资源的自适应软件节能配置策略 ? 低能耗软件的演化与控制 15 方法一：能量优先的任务运行模式 基于 电量 反馈的 基于 使用者真实的体验 反 自适应闭环控制 馈的自适应闭环 调度模型 调度器 控制调度模型 基于 温度 反馈的 统筹考虑 CPU 与 自适应闭环控制 外设功耗的实时 调度模型 节能调度策略 16 方法二：系统资源的自适应软件节能配置策略 自适应配 模块间 / 硬件模 软件配置 置 配置策略 软 块配置接口 粒度划分 模块内 精准调节 配置策略 软件模块内部 不同工作负载下的 的分区设计 自适应工作模式 快速灵活 快速可变粒度的系统功耗调节机制 能耗管理 应用 工作 与控制 环境 状态 17 方法三：高效可定制化的软件体系结构 软件体系结构的扁平化风格 ? 层次式系统和并发进程，减少执行层次， 简化互联结构 ? 提高软件运行效率，避免层次间能耗叠加 现象 软件体系结构风格的能耗评价 ? 定性分析和定量分析 ? ATAM 和调度理论的混合方法，进行能耗关 注点的针对性改进 软件构件的可定制化机制 ? 编译时构件的裁剪机制和运行时构件的加 载 / 卸载机制 ? 构件间拆分、合并、简化、替换等操作功 能和接口方法 A B C D E F G H I J K L M 18 方法四：能量感知的编程模式 能量感 知编程 接口 子任务 1 CPU 需求 I/O 需求 C C++ … 运行 环境 的鲁 棒性 主动电压 CPU 核电压／频 ／频率选 率选择； CPU 核 择和线程 的线程分配 调度模型 … 子任务 2 CPU 需求 I/O 需求 面向 GPU 的能耗优化接口 __syncthreads() cudaSetDevice() … 子任务 3 GPU 需求 I/O 需求 19 方法五：低能耗软件的演化与控制 软件能 耗相关 数据的 收集、 分析和 预测 软件运行时环境变化和软件 变化对能耗的影响 软件在环境和自身演化下能 耗的演化规律与控制机制 结构模型、过程 模型和控制模型

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