主权项 |
一种基于Android系统的嵌入式GPU动态调频方法,其特征在于,包括:S1、获取GPU的工作频率点f<sub>i</sub>,i=1,2,...,N;S2、计算每个工作频率点的平均性能上限<img file="FDA0000677857570000011.GIF" wi="98" he="84" />其中,所述步骤S2具体包括:S21、测量GPU分别工作在工作频率点时的平均帧率,根据平均帧率得出每个工作频率点的性能上限P<sub>i</sub>,i=1,2,...,N,使用多个GPU性能测试单元重复执行步骤;S22、根据公式a<sub>i</sub>=P<sub>i</sub>/P<sub>1</sub>*f<sub>1</sub>/f<sub>i</sub>,i=1,2,…,N计算工作频率点系数a<sub>i</sub>,计算每个工作频率点对应的平均工作频率点系数<img file="FDA0000677857570000012.GIF" wi="89" he="82" />其中0<a<sub>N</sub><a<sub>N‑1</sub><...<a<sub>2</sub><a<sub>1</sub>=1;S23、根据公式<img file="FDA0000677857570000013.GIF" wi="598" he="86" />计算每个工作频率点对应的平均性能上限<img file="FDA0000677857570000014.GIF" wi="86" he="85" />S3、每隔一时段T统计时段T内GPU工作时间T<sub>working</sub>所占比例,根据公式L=100%*α*T<sub>working</sub>/T计算出负载百分比L,根据公式<img file="FDA0000677857570000015.GIF" wi="286" he="84" />计算出第n个时段T内GPU负载W[n];S4、根据公式<img file="FDA0000677857570000016.GIF" wi="540" he="146" />计算第n+1个时段的预测GPU负载W[n+1],其中h[k]为预测系数,0≤h[K‑1]<h[K‑2]...<h[0]<1且<img file="FDA0000677857570000017.GIF" wi="260" he="142" />S5、设定一性能门限值β,将预测GPU负载W[n+1]与<img file="FDA0000677857570000018.GIF" wi="398" he="82" />依次进行比较,当<img file="FDA0000677857570000019.GIF" wi="339" he="83" />时终止比较并设定下一时段GPU工作在工作频率点为f<sub>i</sub>,其中0<β<1且<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mover><msub><mi>P</mi><mi>i</mi></msub><mo>‾</mo></mover><mo><</mo><mover><msub><mi>P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>‾</mo></mover><mo>*</mo><mi>β</mi><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>.</mo></mrow>]]></math><img file="FDA00006778575700000110.GIF" wi="614" he="84" /></maths> |