领域中降低功耗的重要手段。
3 DVS设计技术研究
3．1 DVS基本原理
随着商用CMOS芯片电源供给技术的发展，处理器内核的工作电压在运行期间进行实时调节成为可能；而高效DC-DC电压转换器的出现也为处理器内核工作电压的动态调节提供了条件。另外在软实时系统中，任务只需在规定的截止时间之前执行完毕就能达到系统的性能要求，不要求立即得到系统的响应。DVS技术就是根据任务的紧迫程度来动态调节处理器运行电压，以达到任务响应时间和系统低能耗之间的平衡。
DPM技术对非实时系统而言，能够显著节省能量。但是由于DPM内在的概率特性以及非确定性，不适用于实时系统。DVS技术却能够很好地解决嵌入式实时系统中的性能与功耗要求，根据当前运行任务的性能需求来实时调节处理器工作电压。DVS技术主要基于这样一个事实，即处理器的能量消耗与工作电压的平方成正比关系。如果只对处理器的频率进行调节，则所能节省的能量将很有限，这是因为功耗与周期时间成反比，而能耗又与执行时间和功耗成正比。早期DVS原理基于处理器的利用率来设置其速度，并没有考虑到运行任务的不同需求。现在已经针对实时系统提出了一些电压调节策略。例如，参考文献针对电压可连续变化以及离散变化的处理器进行了讨论：为了降低电压可连续变化处理器的功耗，需要为每个任务找到一个具体的电压，从而将整个执行时间延长到对应的截止期限(deadline)；对电压离散变化的处理器来说，则至少需要为每个任务找到两个执行电压。参考文献则考虑了将周期性和非周期性任务进行联合在线调度的问题。该原理能够保证满足所有周期性任务的截止期限，并使得所接受的非周期性任务数目最大化。另外，在参考文献中还针对分布式系统进行了讨论。
3．2 DVS策略模型
本文通过对一组任务的调度过程来阐述DVS策略模型。假设某个嵌入式处理器的工作电压能够在一定范围内连续调节，且内核程序需要处理5个相互独立的任务Ta、Tb、Tc、Td、Te，其中Ta、Tb是周期性的任务，另外3个任务则是间发性的，如表1所列，其中的时间均为相对时间。Ta、Tb的截止期限与它们的周期有关。每个任务在到达之后可以立即被执行或者延迟执行，但是都必须在各自的截止期限到来之前执行完毕。
假设系统最大的可供电压为3．3 V，在该电压下的功耗被标准化为1W。由CMOS器件特性可知，供给电压的降低将会导致电路延迟的增加。电路延迟更精确的表达式为：
式中k是常数，Vdd为工作电压，Vt为门槛电压。
假设Vt的典型值为O．8 V。显然，当没有应用任何功耗降低技术时，系统的功耗为1W。在对DVS调度技术进行说明的过程中，将其与DPM策略中的预测关闭技术进行了比较。当使用预测关闭技术时，假设系统完全预知工作负载的空闲时段，即处理器一旦进入空闲状态就立即将其关闭，从而使得该技术能够对系统功耗达到最大程度的优化。DVS策略应用的最终目的在于满足各个任务截止期限的同时使得系统功耗最小化。任务调度过程采用了EDF(Earliest Deadline First)调度机制。
如图1(a)所示，在系统预测关闭技术下，系统的工作电压一直为3．3 V。所有任务在[0，4]、[5，13]时间段内执行完毕，而处理器在[4，5]、[13，20]时间段内将被关闭，然后再为下一个周期性任务提供服务。处理器占空比是60％，因此平均功耗为0．6W。而在DVS应用过程中，如图1(b)所示，系统的平均功耗为0.38W，该值比预测关闭技术又降低了(0.6-0.38)／0.6=37％。
0．38W只是在不知道间发性任务(即Tc、Td、Te)到达时间的情况下所能达到的最小功耗值。如果能够完全知道间发性任务的到达时间，则DVS最优策略就能够使处理器在所有时间内都维持在一个最低的电压水平，同时保证所有任务都满足截止期限的要求。在图1(b)中，如果系统能够预知Tc、Td、Te的到达时间，则[0，20]时间段内的最优电压为2．48 V，该电压值所对应的处理器速度为最大速度的60％(即[3．3／(3．3—0．8)2]／[2．48／(2．48—0．8)2])，该运行速度也导致系统的平均功耗降为0．34W。显然，这个功耗平均值也对应着在不知道间发性任务到达时间的情况下系统功耗所能达到的最小边界值。
3．3 DVS与DPM的比较
通过对DVS、DPM的基本原理以及策略模型的阐述可以看出，DVS与DPM原理之间有着明显的区别，但同时也存在着一致性。
DVS与DPM的区别在于：
①DVS在运行过程中根据工作负载的应用需求(即任务完成时间)来动态调节设备(以处理器为主)的工作电压，而DPM原理则是根据工作负载的有无来设置设备工作模式。
②在DVS中，设备的工作电压是可变的，因此需要稳定的DC—DC电压转换电路；而在DPM中，设备的工作电压处于恒定状态。
③DVS一般应用于对任务执行时间要求比较严格的实时应用系统中，它能够很好地解决嵌入式实时系统中性能与功耗的要求。而DPM由于内在的概率特性以及非确定性，不适用于实时系统，一般应用于非实时系统。
DVS与DPM之间的一致性体现在：如果将设备工作电压的连续变化(或者离散变化)也看成是工作模式的变换，那么就可以将DVS包含在DPM的范畴之内。从该意义上来说，DVS延伸了有效工作状态的定义，即包括多个连续或者分散电压值，这样在运行期间就出现了若干个能够在性能和功耗之间取得平衡的工作状态。通过这种方法，PM在系统有负载时就可以使用DVS，而系统处于空闲时则将器件转移到低功耗状态(DPM应用)，这样就能同时控制性能和功耗水平，从而得到更大的功耗节省。
通过上述比较分析可以看出，DPM与DVS两者之间既存在着差异性，同时也保持着一致性，应该根据系统特点来合理选择应用DPM与DVS。但是，当DPM和DVS对某个系统都适用时，应优先考虑DVS，因为其能够带来更多的能耗节省。
结 语
以往的嵌入式系统设计主要涉及功能、稳定性、设计和生产费用等，系统功耗相对来说是一个比较新的设计考虑因素。降低功耗主要是基于延长手持设备中电池的寿命、降低芯片封装和冷却费用、提高系统稳定性和减小环境影响等方面的考虑，其重要性随着手持设备的普及而越来越突出。
尽管DPM和DVS技术在过去十几年里都取得了很大的进步，但在系统低功耗设计领域中有关最优化设计和分析的研究空间仍然很大。例如，与电池相关的DVS策略还需要进一步的研究。众所周知，在电池供电系统中如果降低系统的工作电流或者工作电压，将会导致电池容量的增加，这种现象在电压调节的过程中应该加以利用。
，嵌入式系统动态电压调节设计技术