37、嵌入式系统优化:从编译到电源与热管理

嵌入式系统优化:从编译到电源与热管理

1. 嵌入式系统的SPM分配

SPM(Scratch Pad Memory)分配存在多种方式,其中一种混合方法是将SPM划分为两个区域:一个是进程共同使用的区域,另一个是进程可获得专属分配空间的区域,这两个区域的大小通过优化来确定。

在更动态的情况下,系统使用期间应用程序集可能会发生变化,此时动态内存管理器就派上用场了。Pyka提出了一种基于SPM管理器的算法,该算法使用间接寻址并集成到操作系统中,这种方法还允许将库元素迁移到SPM,尽管存在额外的间接寻址层,但仍可实现25% - 35%的能耗降低。

若有内存管理单元(MMU),则可避免额外的间接寻址层。Egger等人开发了一种利用MMU的技术:在编译时,将代码段分类为是否从分配到SPM中受益。受益的代码存储在虚拟地址空间的特定区域,该区域最初未映射到物理内存,因此首次访问代码时会发生页错误。页错误处理会调用SPM管理器(SPMM),SPMM会在SPM中分配(和释放)空间,并根据需要更新虚拟到真实地址的转换表。不过,当前SPM的大小仅对应于现代页表中的少数条目,导致SPM分配粒度较粗。

SPM分配还涉及架构和目标函数两个维度:
- 架构维度 :之前主要考虑的是单核心、单内存层次和单SPM的系统,实际上还存在其他架构。例如,混合系统可能同时包含缓存和SPM,可通过在缓存冲突时选择性分配SPM空间来减少缓存缺失;不同的内存技术,如闪存或其他类型的非易失性RAM,对于闪存,负载均衡很重要;还可能存在多级内存,SPM可能跨核心共享,也可能有多个可共享的内存层次。
- 目标函数维度 :之前

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电联合优化调度,实现能源高效利用经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值