0  引言

當前，移動多媒體應用在消費類電子中正變得越來越重要，然而由于受電池壽命的限制，其功耗問題也越來越突出。如何找到能量效率和服務質量之間的平衡點，已成為當前SOC系統(tǒng)設計中的一個熱點問題。

在SOC設計中，設計者大量重用現有經過驗證的成熟IP核，對于設計一個復雜系統(tǒng)并保證其上市時間的意義重大。當前，很多專業(yè)的IP供應商提供了大量可供設計者選用的IP核，設計者們需要根據應用需求，選出合適的IP核，并確定每種IP核對應的配置。對于移動多媒體SOC的設計，為了實現系統(tǒng)級的優(yōu)化，SOC系統(tǒng)設計者的核心目標之一即是在保證多媒體服務質量的同時使得系統(tǒng)代價(芯片面積和功耗)最小化。

本文對多媒體中視頻應用的編碼特征以及負載特性進行分析，從系統(tǒng)設計及優(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，將系統(tǒng)的運行狀態(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上，利用F-ARIMA模型預測負載，同時利用多媒體應用中衡量服務質量的重要指標——最后期限缺失率(deadline miss rate，DMR)作為反饋控制信息，兩者相結合的方式，實時調整多媒體SOC系統(tǒng)的運行狀態(tài)，實現移動多媒體SOC設計過程中的功耗優(yōu)化。

1  常用視頻編碼標準以及負載分析

在所有的視頻壓縮算法中，MPEG-x和H．26y標準正逐漸占據主導地位。這些視頻壓縮算法，帶來更高傳輸效率的同時，也帶來了終端更大的運算量。根據多媒體應用的特征及其編碼標準，不難發(fā)現，并非所有多媒體視頻幀所需要的解碼時間都是一致的。以MPEG標準壓縮的幀為例，其總共由三種類型的幀構成，分別為：內部幀(intra)，雙向幀(bidirectional)和可預測幀(predictive)。這三種不同類型的幀，具有不同的解碼復雜度。即使是同一種類型的幀內部，其解碼復雜度也有較大差異。顯而易見，將所有的解碼任務的實時性約束都設置為同一個標準將會導致系統(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設計過程中，針對其重要的視頻應用的負載特性進行功耗優(yōu)化是一個非常熱點的研究問題。常見的低功耗設計技巧主要有動態(tài)電壓調整(dynamic voltage scale，DVS)和動態(tài)功率管理(dynamic power management，DPM)技術。在DVS技術中，在保證服務質量的同時，讓不同計算量的任務運行在不同的工作電壓和頻率；而DPM技術則在運行過程中，動態(tài)關閉系統(tǒng)某些空閑模塊。在眾多針對多媒體應用進行低功耗設計的研究中，其主要思路可分為兩類。一種是將多媒體應用的負載當作一個隨機過程，然后采用馬爾可夫或者半馬爾可夫模型預測負載，再根據預測結果調整當前系統(tǒng)運行狀態(tài)。如在文獻[4]中，提出了一種基于回歸方程的方式，通過系統(tǒng)當前“工作”和“空閑”時間預測即將到來的“工作”和“空閑”時間。文獻[5]中分別利用離散馬爾可夫時間序列和連續(xù)馬爾可夫序列算法預測系統(tǒng)負載。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用的編碼方式和內容多種多樣，無法找到一種合適的模型來適應所有多媒體應用。另外一方面，也有研究利用實時反饋控制的方式，來調整當前系統(tǒng)運行狀態(tài)的方式來降低多媒體系統(tǒng)的功耗。如文獻[6]，作者提出了一種根據顯示緩存占用率作為反饋控制信息，來降低功耗的方法。

目前，使用最廣泛的視頻壓縮標準為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I幀之間的所有幀(不包括后一個I幀)構成一個圖像分組(GOP)。一個GOP由I幀幀間間隔N，以及P幀幀間間隔M兩個參數決定。與此對應，對于解碼器的解碼負載而言則有I>P>B這個規(guī)律。

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



根據表1的實驗結果，圖l將更形象地描述解碼器的工作過程。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)。由于解碼器運行狀態(tài)下的能量消耗計算方式為



式中：T為工作時間；C是與系統(tǒng)負載電容相關的系數；Vdd和f分別為供電電壓和運行頻率。對于同樣的負載，根據式(1)，很容易推導出，當負載均勻分布于時間間隔T內時，能量效率是最優(yōu)的。所以，對于面向多媒體應用的SOC低功耗系統(tǒng)級優(yōu)化而言，其主要思想就是如何根據具體應用的需要，在當前可用的IP及其配置中，尋求一套最優(yōu)化的組合，使得系統(tǒng)負載能均勻分布在給定的時間約束內。圖2給出的則是設計者進行系統(tǒng)級功耗優(yōu)化的理想狀態(tài)，雖然在實際應用中該狀態(tài)永遠無法達到，但是可以在設計過程中無限逼近這一狀態(tài)。



2  系統(tǒng)實現

在多媒體SOC中，為了保證服務質量，系統(tǒng)的設計目標必須是面向最高負載情況。然而在實際運行過程中，視頻解碼器、中央處理器以及一些外設經常處于不活動或者低負載狀態(tài)，這無疑白白消耗了一些能量。為解決該問題，EDA公司對Multi-Vt以及Muhi-Vdd等低功耗設計技術提供更有力的支持，IP供應商對同一IP核也提供了豐富配置以滿足不同應用需求，同時Foundry也提供了更豐富的標準單元庫以及工藝。在進行低功耗多媒體SOC設計的過程中，設計者所要做的就是充分利用這些技術優(yōu)勢，盡可能地去開發(fā)可利用的低功耗設計空間。

圖3給出了一個多媒體SOC目標系統(tǒng)的基本架構圖，該系統(tǒng)和當前多媒體SOC系統(tǒng)最大的差異在于增加了一個功率控制模塊(PCM)。該模塊的實現方式可以靈活多樣，對于某些對實時性要求較高的功能塊(如負載預測)，可以采用硬件加速的方式實現。而對于實時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實現。在設計過程中，先將構成系統(tǒng)的各個IP核按其配置和對應的性能，同時結合多媒體SOC的應用需求，組合成一系列的微狀態(tài)，然后將這些狀態(tài)構成一個查找表，存儲于功率控制模塊。系統(tǒng)在運行過程中，控制模塊會根據當前負載情況，實時調整整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)，通過配置寄存器的方式，讓系統(tǒng)在各個不同微狀態(tài)之間切換，從而盡量使負載能均勻分布于整個運行過程中，達到降低功耗的目的。在功率控制模塊的核心算法中，本文采用了反饋控制和負載預測相結合的方式，以此來彌補彼此的不足之處。對于負載預測而言，預測模型的準確性直接關系到多媒體的服務質量。研究表明，多媒體視頻幀長的統(tǒng)計特征表現出了很強的長相關性(longterm dependency，IRD)，而多媒體SOC的系統(tǒng)負載又和幀長有著直接關系，所以在功率控制模塊中，采用F-ARIMA模型來進行負載預測。該模型是一種典型的自相似模型，能很好地反映時間序列的LRD特性，從而能比較準確地進行多媒體視頻應用的負載預測。而對于反饋控制機制，本文采用了跟視頻服務質量密切相關的最后期限缺失率(DMR)作為反饋標準。具體方法是：首先系統(tǒng)運行于缺省狀態(tài)，通常是性能相應功耗都最高的狀態(tài)。然后系統(tǒng)根據性能檢測模塊，并從預測模型庫中選擇預測模型對負載進行預測，然后根據預測結果實時調整當前系統(tǒng)的微狀態(tài)。當系統(tǒng)性能檢測模塊監(jiān)測到DMR高于某一預先設定的門限，則系統(tǒng)反饋控制模塊負責調整預測模型的參數或者徹底更新預測模型，直至DMR值低于預先設定的門限值。



3  結論

本文針對移動多媒體SOC設計中的功耗問題，提出了一種系統(tǒng)級低功耗設計方法。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)細分為不同的微狀態(tài)。同時結合傳統(tǒng)的DVS以及DPM思想，利用反饋控制和負載預測相結合的方式，實時調整系統(tǒng)運行過程中的微狀態(tài)，從而在保證多媒體服務質量的基礎上，讓系統(tǒng)負載盡可能均勻分布于整個運行期間，達到降低功耗的目的。通過系統(tǒng)級的仿真和評估，該算法相對傳統(tǒng)方法而言，進一步有效地降低了系統(tǒng)功耗，平均約能降低40%左右。同時，由于該方法采用了與服務質量直接相關的DMR作為反饋控制信號，故在降低功耗的同時，能保證多媒體視頻DMR在9%以下，均值在5%以下。