0  引言

當(dāng)前，移動(dòng)多媒體應(yīng)用在消費(fèi)類電子中正變得越來(lái)越重要，然而由于受電池壽命的限制，其功耗問(wèn)題也越來(lái)越突出。如何找到能量效率和服務(wù)質(zhì)量之間的平衡點(diǎn)，已成為當(dāng)前SOC系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。

在SOC設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)者大量重用現(xiàn)有經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的成熟IP核，對(duì)于設(shè)計(jì)一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)并保證其上市時(shí)間的意義重大。當(dāng)前，很多專業(yè)的IP供應(yīng)商提供了大量可供設(shè)計(jì)者選用的IP核，設(shè)計(jì)者們需要根據(jù)應(yīng)用需求，選出合適的IP核，并確定每種IP核對(duì)應(yīng)的配置。對(duì)于移動(dòng)多媒體SOC的設(shè)計(jì)，為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)的優(yōu)化，SOC系統(tǒng)設(shè)計(jì)者的核心目標(biāo)之一即是在保證多媒體服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)使得系統(tǒng)代價(jià)(芯片面積和功耗)最小化。

本文對(duì)多媒體中視頻應(yīng)用的編碼特征以及負(fù)載特性進(jìn)行分析，從系統(tǒng)設(shè)計(jì)及優(yōu)化的層次，將功率管理模塊嵌入至多媒體SOC系統(tǒng)中。同時(shí)，將系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)按不同的IP配置情況組合成一系列微狀態(tài)，在前人所做工作的基礎(chǔ)上，利用F-ARIMA模型預(yù)測(cè)負(fù)載，同時(shí)利用多媒體應(yīng)用中衡量服務(wù)質(zhì)量的重要指標(biāo)——最后期限缺失率(deadline miss rate，DMR)作為反饋控制信息，兩者相結(jié)合的方式，實(shí)時(shí)調(diào)整多媒體SOC系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)多媒體SOC設(shè)計(jì)過(guò)程中的功耗優(yōu)化。

1  常用視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)以及負(fù)載分析

在所有的視頻壓縮算法中，MPEG-x和H．26y標(biāo)準(zhǔn)正逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。這些視頻壓縮算法，帶來(lái)更高傳輸效率的同時(shí)，也帶來(lái)了終端更大的運(yùn)算量。根據(jù)多媒體應(yīng)用的特征及其編碼標(biāo)準(zhǔn)，不難發(fā)現(xiàn)，并非所有多媒體視頻幀所需要的解碼時(shí)間都是一致的。以MPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮的幀為例，其總共由三種類型的幀構(gòu)成，分別為：內(nèi)部幀(intra)，雙向幀(bidirectional)和可預(yù)測(cè)幀(predictive)。這三種不同類型的幀，具有不同的解碼復(fù)雜度。即使是同一種類型的幀內(nèi)部，其解碼復(fù)雜度也有較大差異。顯而易見，將所有的解碼任務(wù)的實(shí)時(shí)性約束都設(shè)置為同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)始終工作于最差分支下，從而付出不必要的功耗開銷。

目前，在多媒體SOC設(shè)計(jì)過(guò)程中，針對(duì)其重要的視頻應(yīng)用的負(fù)載特性進(jìn)行功耗優(yōu)化是一個(gè)非常熱點(diǎn)的研究問(wèn)題。常見的低功耗設(shè)計(jì)技巧主要有動(dòng)態(tài)電壓調(diào)整(dynamic voltage scale，DVS)和動(dòng)態(tài)功率管理(dynamic power management，DPM)技術(shù)。在DVS技術(shù)中，在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，讓不同計(jì)算量的任務(wù)運(yùn)行在不同的工作電壓和頻率；而DPM技術(shù)則在運(yùn)行過(guò)程中，動(dòng)態(tài)關(guān)閉系統(tǒng)某些空閑模塊。在眾多針對(duì)多媒體應(yīng)用進(jìn)行低功耗設(shè)計(jì)的研究中，其主要思路可分為兩類。一種是將多媒體應(yīng)用的負(fù)載當(dāng)作一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，然后采用馬爾可夫或者半馬爾可夫模型預(yù)測(cè)負(fù)載，再根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。如在文獻(xiàn)[4]中，提出了一種基于回歸方程的方式，通過(guò)系統(tǒng)當(dāng)前“工作”和“空閑”時(shí)間預(yù)測(cè)即將到來(lái)的“工作”和“空閑”時(shí)間。文獻(xiàn)[5]中分別利用離散馬爾可夫時(shí)間序列和連續(xù)馬爾可夫序列算法預(yù)測(cè)系統(tǒng)負(fù)載。以上這些方式都有效地降低了系統(tǒng)功耗開銷，但是其最大不足之處在于多媒體應(yīng)用的編碼方式和內(nèi)容多種多樣，無(wú)法找到一種合適的模型來(lái)適應(yīng)所有多媒體應(yīng)用。另外一方面，也有研究利用實(shí)時(shí)反饋控制的方式，來(lái)調(diào)整當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的方式來(lái)降低多媒體系統(tǒng)的功耗。如文獻(xiàn)[6]，作者提出了一種根據(jù)顯示緩存占用率作為反饋控制信息，來(lái)降低功耗的方法。

目前，使用最廣泛的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)為MPEG-x(x=1，2，4)系列和H．26y，(y=1，2，3，4)系列。一般地，視頻編碼器將連續(xù)的圖像壓縮成I，B，P三種不同的幀類型。I幀的壓縮率大于P幀，P幀的壓縮率大于B幀。連續(xù)的兩個(gè)I幀之間的所有幀(不包括后一個(gè)I幀)構(gòu)成一個(gè)圖像分組(GOP)。一個(gè)GOP由I幀幀間間隔N，以及P幀幀間間隔M兩個(gè)參數(shù)決定。與此對(duì)應(yīng)，對(duì)于解碼器的解碼負(fù)載而言則有I>P>B這個(gè)規(guī)律。

即便采用同一種編碼格式，面向不同的應(yīng)用場(chǎng)景，多媒體應(yīng)用的負(fù)載情況也有很大區(qū)別，下面以H．264．視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)為例，給出一些常見格式的視頻應(yīng)用的負(fù)載情況，見表1。



根據(jù)表1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，圖l將更形象地描述解碼器的工作過(guò)程。從圖1中可以看出，解碼器僅有兩種狀態(tài)，即高速工作狀態(tài)和空閑狀態(tài)。由于解碼器運(yùn)行狀態(tài)下的能量消耗計(jì)算方式為



式中：T為工作時(shí)間；C是與系統(tǒng)負(fù)載電容相關(guān)的系數(shù)；Vdd和f分別為供電電壓和運(yùn)行頻率。對(duì)于同樣的負(fù)載，根據(jù)式(1)，很容易推導(dǎo)出，當(dāng)負(fù)載均勻分布于時(shí)間間隔T內(nèi)時(shí)，能量效率是最優(yōu)的。所以，對(duì)于面向多媒體應(yīng)用的SOC低功耗系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化而言，其主要思想就是如何根據(jù)具體應(yīng)用的需要，在當(dāng)前可用的IP及其配置中，尋求一套最優(yōu)化的組合，使得系統(tǒng)負(fù)載能均勻分布在給定的時(shí)間約束內(nèi)。圖2給出的則是設(shè)計(jì)者進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)功耗優(yōu)化的理想狀態(tài)，雖然在實(shí)際應(yīng)用中該狀態(tài)永遠(yuǎn)無(wú)法達(dá)到，但是可以在設(shè)計(jì)過(guò)程中無(wú)限逼近這一狀態(tài)。



2  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

在多媒體SOC中，為了保證服務(wù)質(zhì)量，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)必須是面向最高負(fù)載情況。然而在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，視頻解碼器、中央處理器以及一些外設(shè)經(jīng)常處于不活動(dòng)或者低負(fù)載狀態(tài)，這無(wú)疑白白消耗了一些能量。為解決該問(wèn)題，EDA公司對(duì)Multi-Vt以及Muhi-Vdd等低功耗設(shè)計(jì)技術(shù)提供更有力的支持，IP供應(yīng)商對(duì)同一IP核也提供了豐富配置以滿足不同應(yīng)用需求，同時(shí)Foundry也提供了更豐富的標(biāo)準(zhǔn)單元庫(kù)以及工藝。在進(jìn)行低功耗多媒體SOC設(shè)計(jì)的過(guò)程中，設(shè)計(jì)者所要做的就是充分利用這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)，盡可能地去開發(fā)可利用的低功耗設(shè)計(jì)空間。

圖3給出了一個(gè)多媒體SOC目標(biāo)系統(tǒng)的基本架構(gòu)圖，該系統(tǒng)和當(dāng)前多媒體SOC系統(tǒng)最大的差異在于增加了一個(gè)功率控制模塊(PCM)。該模塊的實(shí)現(xiàn)方式可以靈活多樣，對(duì)于某些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的功能塊(如負(fù)載預(yù)測(cè))，可以采用硬件加速的方式實(shí)現(xiàn)。而對(duì)于實(shí)時(shí)性要求不高的功能塊，則可以利用中央處理器的軟件資源來(lái)實(shí)現(xiàn)。在設(shè)計(jì)過(guò)程中，先將構(gòu)成系統(tǒng)的各個(gè)IP核按其配置和對(duì)應(yīng)的性能，同時(shí)結(jié)合多媒體SOC的應(yīng)用需求，組合成一系列的微狀態(tài)，然后將這些狀態(tài)構(gòu)成一個(gè)查找表，存儲(chǔ)于功率控制模塊。系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中，控制模塊會(huì)根據(jù)當(dāng)前負(fù)載情況，實(shí)時(shí)調(diào)整整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)配置寄存器的方式，讓系統(tǒng)在各個(gè)不同微狀態(tài)之間切換，從而盡量使負(fù)載能均勻分布于整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中，達(dá)到降低功耗的目的。在功率控制模塊的核心算法中，本文采用了反饋控制和負(fù)載預(yù)測(cè)相結(jié)合的方式，以此來(lái)彌補(bǔ)彼此的不足之處。對(duì)于負(fù)載預(yù)測(cè)而言，預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到多媒體的服務(wù)質(zhì)量。研究表明，多媒體視頻幀長(zhǎng)的統(tǒng)計(jì)特征表現(xiàn)出了很強(qiáng)的長(zhǎng)相關(guān)性(longterm dependency，IRD)，而多媒體SOC的系統(tǒng)負(fù)載又和幀長(zhǎng)有著直接關(guān)系，所以在功率控制模塊中，采用F-ARIMA模型來(lái)進(jìn)行負(fù)載預(yù)測(cè)。該模型是一種典型的自相似模型，能很好地反映時(shí)間序列的LRD特性，從而能比較準(zhǔn)確地進(jìn)行多媒體視頻應(yīng)用的負(fù)載預(yù)測(cè)。而對(duì)于反饋控制機(jī)制，本文采用了跟視頻服務(wù)質(zhì)量密切相關(guān)的最后期限缺失率(DMR)作為反饋標(biāo)準(zhǔn)。具體方法是：首先系統(tǒng)運(yùn)行于缺省狀態(tài)，通常是性能相應(yīng)功耗都最高的狀態(tài)。然后系統(tǒng)根據(jù)性能檢測(cè)模塊，并從預(yù)測(cè)模型庫(kù)中選擇預(yù)測(cè)模型對(duì)負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整當(dāng)前系統(tǒng)的微狀態(tài)。當(dāng)系統(tǒng)性能檢測(cè)模塊監(jiān)測(cè)到DMR高于某一預(yù)先設(shè)定的門限，則系統(tǒng)反饋控制模塊負(fù)責(zé)調(diào)整預(yù)測(cè)模型的參數(shù)或者徹底更新預(yù)測(cè)模型，直至DMR值低于預(yù)先設(shè)定的門限值。



3  結(jié)論

本文針對(duì)移動(dòng)多媒體SOC設(shè)計(jì)中的功耗問(wèn)題，提出了一種系統(tǒng)級(jí)低功耗設(shè)計(jì)方法。該方法的核心是利用各種IP所提供的配置空間，將多媒體SOC系統(tǒng)細(xì)分為不同的微狀態(tài)。同時(shí)結(jié)合傳統(tǒng)的DVS以及DPM思想，利用反饋控制和負(fù)載預(yù)測(cè)相結(jié)合的方式，實(shí)時(shí)調(diào)整系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的微狀態(tài)，從而在保證多媒體服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，讓系統(tǒng)負(fù)載盡可能均勻分布于整個(gè)運(yùn)行期間，達(dá)到降低功耗的目的。通過(guò)系統(tǒng)級(jí)的仿真和評(píng)估，該算法相對(duì)傳統(tǒng)方法而言，進(jìn)一步有效地降低了系統(tǒng)功耗，平均約能降低40%左右。同時(shí)，由于該方法采用了與服務(wù)質(zhì)量直接相關(guān)的DMR作為反饋控制信號(hào)，故在降低功耗的同時(shí)，能保證多媒體視頻DMR在9%以下，均值在5%以下。