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试述架构基于嵌入式移动设备上3D运用低功耗

收藏本文 2024-03-06 点赞:16919 浏览:71651 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:随着PC机上很多新颖的3D运用被移植到移动设备上,而移动设备是电池供电的,由此其能量消耗已经成为一个迫切需要解决的不足。目前有着两种系统架构:传统的CPU架构和比较流行的CPU-GPU异构架构。然而,已有的低功耗技术对于在这两种系统架构下的3D运用节能帮助却很少,由此需要进一步探讨嵌入式移动设备上的3D运用低功耗。对于在传统的CPU架构下,为了利用低功耗技术DVFS,目前大多数的做法是通过当前3D运用图形帧的信息来预测未来帧的任务负载。然而,由于提取信息粒度较大且不完整而不能准确的预测任务负载。结合已有探讨,如果提取信息粒度划分到函数级别,将会大大提升任务负载预测的精确度。而对于流行的CPU-GPU异构架构,由于低功耗模型不够改善,很少有软件层面的探讨。当有大容量数据需要处理的情况下,PCI-E带宽会成为CPU和GPU计算的瓶颈。由此,为了更好的改善这一块,如果结合GPU的数据处理特性,对任务负载进行合理的分配到CPU和GPU上且并行运转,将会最大化的降低整个系统的功耗。针对所探讨的不足,本论文需要做的主要工作和完成的成果如下:1.在CPU架构下,对具体的3D运用函数调用层次及主要耗时函数进行提取浅析。2.为了消除频繁调节CPU频率而带来的额外开销,提出了改善版本的贪心制。3.对于CPU-GPU异构架构,为了合理分配任务负载到CPU和GPU上,提出了结合GPU数据处理特性的数据分块案例。4.为了简化讨论,提出了功耗的最优化模型转化为时间的最优化模型并且有严谨的推理和浅析历程。关键词:3D运用低功耗论文CPU架构论文CPU-GPU异构架构论文DVFS论文数据分块论文

    摘要5-6

    ABSTRACT6-10

    第1章 绪论10-14

    1.1 探讨背景和探讨作用10-11

    1.2 本论文的主要工作11-12

    1.3 本论文的组织结构12-13

    1.4 本章小结13-14

    第2章 相关探讨的综述14-27

    2.1 嵌入式移动设备概述14-15

    2.1.1 嵌入式移动设备的特点及运用14

    2.1.2 嵌入式移动设备的限制14-15

    2.2 CPU图形计算概述15-17

    2.2.1 3D图形管道流程15-16

    2.2.2 3D图形任务负载16-17

    2.3 GPU通用计算概述17-22

    2.3.1 GPU通用计算技术17-18

    2.3.2 CUDA技术18-22

    2.4 图形计算的低功耗概述22-24

    2.4.1 动态调压调频技术22-23

    2.4.2 GPU低功耗概述23-24

    2.5 本论文的动机和探讨框架24-26

    2.5.1 本论文的动机24-25

    2.5.2 本论文的探讨框架25-26

    2.6 本章小结26-27

    第3章 基于CPU的3D运用低功耗探讨27-37

    3.1 任务负载的定义及预测27-29

    3.2 改善的贪心机制29-30

    3.3 算法的整体架构30-31

    3.4 瓶颈和可能解决案例31

    3.5 实验与结果的浅析31-36

    3.5.1 运转环境与测试运用31-32

    3.5.2 实验结果与浅析32-36

    3.6 本章小结36-37

    第4章 基于CPU-GPU的3D运用低功耗探讨37-47

    4.1 系统架构和任务负载的定义37-38

    4.2 分块案例及模型的建立38-40

    4.3 瓶颈和可能的解决案例40-41

    4.4 实验与结果浅析41-46

    4.4.1 运转环境与测试运用41-42

    4.4.2 实验结果与浅析42-46

    4.5 本章小结46-47

    第5章 总结与展望47-49

    5.1 总结47

    5.2 展望47-49

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