今天來學習一下ARM的“智能功率分配”（Intelligent Power Allocation）技術(shù)，下文中簡稱IPA。大家不要與地址轉(zhuǎn)換中的“中間物理地址”（Intermediate PhysicalAddress）混淆了。

IPA是一個跟芯片功耗相關的方案。前面講過芯片低功耗設計方法，比如動態(tài)調(diào)壓調(diào)頻（DVFS），時鐘門控等等，基于的是功耗控制角度。今天我們從芯片熱管理（Thermal Management）角度看一下。

為了提高芯片的性能，可以對于CPU等組件采取加壓升頻的辦法。

這時，我們可能忽略了一點，就是芯片的散熱問題。芯片的工作電壓越高，頻率越快，單位時間內(nèi)消耗的能量越多，其中一部分電能轉(zhuǎn)化成熱能。

這部分熱能累積在芯片內(nèi)部，如果不能即時的散發(fā)出去，將會對芯片產(chǎn)生很大的危害，可能會造成芯片的使用壽命變短，工作異常，甚至是芯片被毀壞。

對于某些芯片的工作環(huán)境來說，可以增加一些必要的散熱手段，雖然會增加整體系統(tǒng)的成本，比如我們可以在設備中增加風扇，散熱片，散熱管，水冷等設施。

但是有些芯片的工作環(huán)境受限，比如手機芯片，就沒辦法增加散熱設施。這就要求芯片主動進行熱管理，軟件可以通過芯片中的硬件組件（比如傳感器）來感知芯片中的溫度，結(jié)合算法來調(diào)整硬件的供電電壓和工作頻率。

在Linux內(nèi)核中，控制芯片內(nèi)部溫度的機制叫做“熱框架（Thermal Framework）”。在這套體系下，芯片中有一個熱管理組件（governor），芯片內(nèi)部可以劃分成多個“熱區(qū)（Thermal Zone）”，每個熱區(qū)中有溫度傳感器和冷卻設備（Cooling Device）。這里的冷卻設備指的是產(chǎn)生熱能的組件，也就是功能模塊，比如CPU和GPU。

這也好理解，因為芯片內(nèi)的降溫手段只能是被動的（passive），即讓功能模塊在單位時間內(nèi)少產(chǎn)生熱能。 IPA就是熱管理組件。IPA的基本原理是基于一個比例積分微分（Proportional Integral Derivative，PID）控制器和一套功率分配算法，并且要求冷卻設備提供功率模型（Power Model）。

IPA通過比例積分微分控制器來感知芯片的溫度控制需求，然后通過算法來動態(tài)確定每個組件的功率上限（Power Budget），最后通過組件的功率模型來調(diào)整其工作環(huán)境。接下里一一介紹。 下圖展示了IPA如何工作。IPA通過溫度傳感器探測芯片中的溫度，確定SoC的功率上限，結(jié)合組件的功率需求，動態(tài)分配每個組件的功率值。



從硬件組成上來看，首先IPA需要有一個功率仲裁（Power Arbiter）單元。功率仲裁器內(nèi)要實現(xiàn)一個PID控制器，其控制輸入是溫度傳感器，功率策略（Power Policy）和設備的功率請求，控制輸出是各個設備的功率/性能限定。



PID控制器是一個閉環(huán)控制系統(tǒng)（closed-loop control system），廣泛應用于工業(yè)控制中。所謂的閉環(huán)控制系統(tǒng)，指的是被控對象的輸出會反送回來影響控制器的輸出。閉環(huán)控制系統(tǒng)有正反饋和負反饋之分，若反饋信號與系統(tǒng)給定值信號相反，則稱為負反饋（Negative Feedback），若極性相同，則稱為正反饋（positivefeedback）。

PID的這三個單詞分別代表的是比例控制，積分控制和微分控制。其中，P是控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關系；I與誤差積分成正比，表示過去錯誤的累積值；D與誤差的倒數(shù)成正比關系，根據(jù)D當前變化率進行線性外推，預測未來誤差。PID控制器的數(shù)學表達參考下圖。



功率模型代表了冷卻設備的功率特性。功率模型包含了設備的頻率限制，性能與功率的相對關系等。功率模型的質(zhì)量決定了應用IPA的質(zhì)量，如果功率模型偏差太大，那么IPA的效果肯定好不到哪去。功率模型不是一個完全的設計值，應該是通過芯片測試加以校對得出的。

所以，無論模型有多精確，實際功耗仍與功率模型預測有偏差。 功率分配策略（power allocation policy）是在軟件中定義的。如果一個設備被分配的功率值小于其最大性能所需要的功率值，那么設備將工作在分配的功率值，也就是此設備性能受限，工作在對應的電壓/頻率點；如果設備被分配的功率值大于其最大性能所需要的功率值，那么多余的功率會被分配給其它的設備。

功率分配策略也是一個通過測試和調(diào)教，迭代出來的。功率分配策略和功率模型會共同影響IPA的執(zhí)行效果。

下面是一個了IPA運行測試案例。SoC系統(tǒng)中有大核處理器，小核處理器和GPU。圖中的橫坐標是時間，縱坐標是頻率。紅線表示的是GPU模塊的頻率隨時間變化；綠線表示的是小核的頻率隨時間變化；藍線表示的是大核的頻率隨時間變化。 在芯片啟動階段，也就是圖中的“Period 1”階段，由于其內(nèi)部溫度低，IPA沒有啟動，所以三個模塊均工作在最高頻率。



在“Period 2”和“Period 4”階段，GPU的負載大，CPU的負載小，所以分配給GPU的功率多，GPU工作在較高的頻率，而CPU工作在較低的頻率。



在“Period 3”階段，GPU的負載小，CPU的負載大，這時分配給CPU的功率多，CPU工作在較高的頻率。



芯片工作了一段時間后，其內(nèi)部溫度上升。在“Period 5”階段，IPA對所有的模塊進行了功率限制，GPU和CPU都工作在了較低的頻率。



最后總結(jié)一下，IPA是一個軟硬件相結(jié)合的SoC功耗/熱解決方案。在硬件方面，SoC需要實現(xiàn)調(diào)壓調(diào)頻的機制，溫度傳感器等，并且在設計初期劃定好需要管理的“熱區(qū)”；在軟件方面，需要實現(xiàn)硬件驅(qū)動程序，上層的分配算法等等。采用IPA技術(shù)的往往是復雜的SoC，通常在這些SoC上需要運行操作系統(tǒng)。目前，IPA已經(jīng)集成在Linux 4.2及以上版本中。?




審核編輯：劉清