43、可重构平台上多媒体应用的功耗优化方法

可重构平台上多媒体应用的功耗优化方法

1. 引言

近年来,便携式设备越来越受欢迎。随着功能不断增加的趋势,对降低功耗和高性能的需求呈指数级增长。

在实现方面,可编程和/或定制硬件处理元件最为常用。可编程处理器具有灵活性的优势,但性能有所牺牲;而定制处理器则提供高性能,但灵活性不足。最近,可重构硬件被提出作为一种解决方案,因为它在性能和灵活性方面介于可编程处理器和定制处理器之间。

研究表明,基于可编程处理器的系统中,主要的功耗组件是数据和指令存储器。通过引入片上内存层次结构可以降低数据存储器的功耗,而插入高速缓存可以降低指令存储器的功耗。同样,在定制处理器中,数据存储器的功耗也是最大的功耗组件。

本文旨在将范式从可编程处理器或定制硬件转向可重构硬件,同时采用类似的策略来降低数据存储器的功耗。引入了一种新的设计方法,用于实现低功耗的多媒体应用。该方法结合了高级数据内存层次结构的功耗探索和寄存器传输(RT)级设计与实现,以实现内存功耗方面的最优实现。使用FPGA实现了两种常见的运动估计算法,分别进行了内存功耗优化和未优化的实验。

2. 目标架构

考虑的架构由一个FPGA和一个外部(片外)存储器组成,如图1所示。FPGA实现所需的逻辑,外部存储器存储应用程序的数据。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    subgraph External Memory
        style External Memory fill
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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