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系统级动态功耗管理(DPM,Dynamic Power Management)策略根据系统状态和负载的变化,动态地调整系统配置,从而能够降低系统功耗.PBALT(Probability Based Adaptive Learning Tree)预测策略以预测正确率为单一评估标准,存在高预测正确率高功耗的问题.本文提出基于空闲时间期望表(IET,Idle Expectation Table)的DPM预测策略IETBP(Idle Expectation Table Based Prediction),通过对空闲时间的分布和状态的误预测能耗的分析,以空闲时间的期望作为预测依据,从而克服了PBALT所存在的问题,并降低了算法复杂度.仿真实验表明与PBALT策略相比,IETBP策略在较低预测正确率的情况下能够更有效地降低部件的功耗. 相似文献
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基于MSR模型的动态功耗管理策略 总被引:1,自引:0,他引:1
系统级动态功耗管理(Dynamic Power Management,DPM)策略根据系统状态和负载,动态地调整系统配置,从而能够有效降低系统功耗.传统的DPM策略仅从设备的角度考察工作负载状况,忽略了工作负载的应用特征.本文从任务的角度分析负载,提出新颖的多请求源(Multiple Service Requesters,MSR)系统级功耗管理的模型,以及基于该模型的自适应超时策略(Multiple-Service-Requester-Based Timeout Policy,MSRBTP).实验表明,与传统DPM策略相比较,在非平稳的应用环境下,MSRBTP策略具有更好更稳定的节能效果. 相似文献
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