使用早期系统级功耗建模来测量和降低功耗

产品设计早期阶段的功率评估主要使用电子表格等分析方法进行。这些电子表格通常包含不同任务或设备的功率，并且该表添加了最坏情况或功率的平均值。这些方法提供了一些见解，但它们未能捕捉到功耗的并发性质。此外，这些模型是单独评估的，不包含任务时序，并涵盖了用例的整个设计空间。

电源管理是电子产品中的一个关键设计因素。消费类应用、天基系统、数据中心解决方案和高性能计算的产品特性受到功率预算的限制。原因是客户需求、锂离子电池的重量和安装太阳能电池板的物理空间。目标硬件资源上应用程序任务图的效率决定了能耗，并决定了电池选择、能量收集和额外的电源管理。

必须从电子、显示器、电气和 MEMS 技术、电池和其他能量存储以及电机和太阳能电池板等采集器的功耗的整体角度来看待电源。在系统级别，能源使用由用户案例、每次运行的启动次数和持续时间、复杂电子设备的电源状态、基于活动或不活动的状态机改变状态以及功率最小化算法确定。在电池中，它是关于受请求峰值、充电速率、热和物理冲击以及每个电池系列属性影响的生命周期。能量收集器与正确的角度或线圈、太阳光线和核材料等来源的可用性以及需求峰值有关。

多年来，已经提出了许多电源管理算法。随着时间的推移，这些算法已经变得根深蒂固，并且它们的局限性暴露出来。因此，这些算法已经在约束条件下发展或被基于软件的电源管理所取代。更小的半导体工艺尺寸增加了泄漏功率，更大的处理器增加了热绝缘要求，并且高带宽传感器数量的增加导致在更短的时间内需要更高的阻力。数据移动的减少、软件任务的分配、任务调度和替代拓扑的选择也会影响功率。

实验

让我们举几个简单的例子，看看各种架构决策对功耗的影响。一个是混合动力汽车，另一个是 Cubesat，第三个是多核片上系统或处理器。

在混合动力汽车中，我们着眼于为电池充电并为系统中所有节点供电的电机产生的能量。VisualSim 中的系统仿真框图如图 1 所示。对于特定配置，生成的报告如图 2 所示。从总功率图中可以看出，峰值功率的请求持续时间非常短时间。您还可以查看哪些设备同时激活，哪些设备很少或随机打开。此电源配置文件提供了对低功耗活动时段、禁用设备或网络的机会以及电池大小的可见性。

图 1：VisualSim 中混合动力 SUV 的系统级功率模型框图。

图 2：VisualSim 中 Hybrid SUV 模型的功率曲线。

第二种设计是由多个子系统组成的 CubeSat 系统，并从光伏电池接收电力。该设计结合了卫星在阳光直射和日食期间的行为。用例是在每个轨道上定义的，处理过程会考虑一天中的时间、启用的任务数量、每个任务期间活动的子系统以及活动的持续时间。处理设备在放电期间设置为较低的速度，在充电期间处于全性能状态。图 3 显示了 CubeSat 的框图，它包含四个部分：每个轨道用例的任务图、电池和光伏电池、子系统及其与总线和调度程序的连接。图 4 显示了 10，000 个轨道的平均和瞬时功率，

图 3：VisualSim 中用于评估功率、时间期限和任务到系统分配的 Cubesat 框图。

图 4：CubeSat 架构探索模型的电源和活动视图。

最后一个示例是具有自定义调度程序的多核片上系统，而不是实时操作系统。有四个线程同时运行，处理时间不同。在此示例中，我们评估了在任务到达时调度任务与提供偏移量的影响。评估指标是延迟增加与功耗降低。图 5 显示了多核架构的功耗和延迟的仿真结果，没有任务偏移。如您所见，所有四个内核都在使用中。图 6 显示了并行任务之间使用偏移量为 35.0 的类似图。您可以看到延迟完全没有受到影响，但活动内核的数量已减少到两个。我们降低了成本，也降低了功耗。如果要求可以处理额外的延迟，

图 5：并发任务之间没有偏移的多核架构模型。

图 6：多核架构的功耗、延迟和活动图，并发任务之间的偏移量很小。

我们使用 Mirabilis Design 的 VisualSim 进行分析。VisualSim Architect 是用于电子和半导体架构探索的图形建模和仿真。我们使用 VisualSim 的预构建库和标准报告进行设计分析。建模环境使我们能够捕捉电子、电气子系统和 MEMS 的时序和功耗。结果，我们可以获得整个系统的全局视图。多核架构使用 ARM Cortex A53 的四核周期精确模型。我们之所以选择 A53，是因为处理器供应商提供了广泛的片上系统 （SoC），并且 FPGA 供应商已将其整合到他们的新一代 MPSoC FPGA 中。所有三个模型都在大约两周的时间内构建和评估。

结论

系统级建模可用于在项目开始时测量功耗。模型必须将所有子系统的时序、功率和功能整合到架构模型中。这确保您可以查看系统不同部分之间的交互，还可以查看您如何通过共享资源获得优势，同时不放弃任何性能。为了评估系统建模的真正好处，我们对大型系统、嵌入式架构和半导体进行了测试。我们发现即使评估可能不同，相同的方法也可以应用于这些细分市场。VisualSim Architect 拥有所有这些应用程序部分的库，这使我们能够加快模型开发。

审核编辑：郭婷