基于機器學習的處理器電源管理方法研究

晁松杰，婁 藝

（漯河職業技術學院，河南 漯河 462000）

0 引 言

隨著信息技術的飛速發展和計算需求的不斷增長，處理器電源管理在提升計算機系統性能和能效方面越來越重要。在當前人工智能、大數據和云計算等技術的推動下，處理器功耗的快速增加不僅帶來更高的散熱需求，而且對系統的能源供應提出更高需求[1-2]。為克服這一問題，學術界和工業界開始開發高效的處理器電源管理方法，以實現在性能和功耗之間的平衡[3-4]。本研究聚焦于處理器電源管理領域，通過深入研究處理器電源管理框架，提出一種新的基于機器學習的處理器電源管理優化方法。研究當前處理器電源管理方法，深入剖析其在實際應用中可能面臨的問題。引入機器學習的思想，特別是隨機森林算法，作為處理器電源管理的優化手段。該方法不僅能夠適應復雜多變的工作負載，還具備良好的泛化能力，為處理器電源管理提供了全新的視角。

1 處理器電源管理方法

動態調頻調壓技術是目前處理器電源管理中最常用的技術，其核心思想是根據處理器工作負載的變化實時調整處理器的工作頻率和電壓，以達到功耗和性能之間的最佳平衡[5-6]。動態調頻調壓技術的基本原理如圖1 所示。該閉環控制系統能夠有效應對處理器工作環境的變化，以達到最佳的電源管理效果。

圖1 動態調頻調壓技術的基本原理

在該過程中，處理器功耗的表達式為

式中：P表示功耗；C表示電容負載；U表示電壓；f表示頻率。

處理器性能Pe可以通過單位時間內執行指令的數量來衡量，然后引入一個權衡因子α（0 ≤α≤1）表示功耗和性能之間的權衡關系。成本公式為

式中：Ccost表示成本。

該動態調節算法的核心在于實時監測處理器的工作負載，根據當前負載情況動態調整處理器的工作頻率和電壓，調整目標是最小化成本函數，即

通過這一過程，系統能夠在不同工作負載下實現最佳的功耗和性能平衡。

2 基于隨機森林的優化方法

2.1 隨機森林的基本原理

隨機森林是一種基于集成學習的機器學習方法，其基本組成部分為決策樹[7-9]。決策樹是一種樹型結構，用于對數據進行分類或回歸。一個決策樹由節點、分支和葉子節點組成，每個節點代表一個特征，每個分支代表一個特征的取值，葉子節點包含一個輸出值。樹的構建過程可以表示為

式中：j表示葉子節點的序號；J表示葉子節點的數量；T(x)表示輸入x的決策樹輸出；Rj表示葉子節點的區域；I(·)表示指示函數；cj表示葉子節點的輸出值。隨機森林通過集成多個決策樹來提高模型的穩定性和泛化能力，集成過程可以表示為

式中：RF(x)表示隨機森林的輸出；B表示樹的個數；Tb(x)表示第b棵樹的輸出。

隨機森林通過引入隨機性，使每個決策樹都是在不同的數據子集上訓練得到。具體來說，對于每個決策樹的構建，從訓練數據中隨機抽取一個子集，這樣就引入了數據的多樣性。決策樹的輸出可以表示為

式中：Rb,j表示第b棵樹的第j個葉子節點的區域；cb,j表示對應的輸出值。

在每個節點進行分裂時，隨機選擇一個特征進行劃分，這樣可以增加樹之間的差異性，進一步提高整體模型的泛化能力。分裂準則可以表示為

式中：Gain(T) 表示節點分裂的增益；H(T) 表示節點的熵；Ti表示分裂后的子節點；k表示類別的個數。通過引入這些隨機性的機制，隨機森林能夠有效避免過擬合，并在處理復雜數據時表現出色。

2.2 優化方法研究

本研究提出的基于隨機森林的優化方法的核心思想在于利用機器學習構建隨機森林模型，預測處理器的工作負載，并根據預測結果動態調整頻率和電壓，以實現更精準的功耗和性能平衡，方法原理如圖2 所示。

圖2 基于隨機森林的優化方法

動態調頻調壓技術的目標是通過動態調整處理器的頻率f和電壓U，以在不同工作負載下實現最佳的功耗和性能平衡。為優化動態調節技術，引入隨機森林模型。假設有B棵樹組成的隨機森林，每棵樹的輸出為Tb(x)，將隨機森林的輸出RF(x)與動態調節技術的成本進行關聯可以得到優化后的成本Co，即

為構建隨機森林模型，需要采集處理在不同工作負載下的數據。定義訓練集為D={(xi,yi)}，xi為輸入特征，yi為對應的成本。使用訓練集D來訓練隨機森林模型，每棵樹的訓練過程中，隨機選擇部分訓練數據和特征構建隨機森林模型以引入隨機性，并最小化損失函數，具體公式為

式中：L 表示損失函數；Θb表示第b棵樹的參數；Llossmin表示最小化的損失函數。

在運行階段，對于新的輸入特征x，利用式（5）訓練好的隨機森林模型進行實時預測。根據預測結果，動態調整處理器的頻率和電壓，最小化優化后的成本Cmin為

3 實驗與驗證

3.1 實驗環境

為驗證方法的有效性，本實驗采用樹莓派4（Raspberry Pi 4）開發板，如圖3 所示[10]。該開發板搭載了Broadcom BCM2711 四核ARM Cortex-A72處理器，配備1 GB、2 GB 以及4 GB 的LPDDR4 內存，提供多個通用串行總線（Universal Serial Bus，USB）端口、支持高清多媒體接口(High Definition Multimedia Interface，HDMI）接口和千兆以太網等豐富的接口，是一款靈活且功能強大的嵌入式計算平臺。

圖3 樹莓派4 開發板

3.2 實驗方案

為比較傳統動態調頻調壓技術與本研究提出的基于隨機森林的優化方法在樹莓派4 開發板上的性能差異，展開對比實驗。本實驗的實驗步驟如下。

步驟1：在實驗開始前，確保樹莓派4 開發板的正常連接與供電。連接性能監測工具，以實時監控功耗和性能參數。

步驟2：使用樹莓派4 的傳統動態調頻調壓技術，分別設置不同的功耗和性能需求，運行標準負載并記錄相關數據，監測不同負載下的功耗和溫度等參數。

步驟3：切換至基于隨機森林的動態調頻調壓技術，同樣設置不同的功耗和性能需求，運行相應負載，并記錄隨機森林模型輸出的頻率、電壓調整結果和相關參數。

步驟4：在每組實驗后，收集樹莓派4 開發板上的數據，包括功耗、性能和溫度等。使用統計分析方法，比較傳統方法與所提方法在不同負載下的性能表現。

3.3 結果與分析

對比傳統動態調頻調壓技術和文章設計的基于隨機森林的動態調頻調壓技術在不同負載下的功耗和溫度，實驗結果如表1 所示。

表1 實驗結果

由表1 結果可知，文章設計方法在功耗和溫度下降方面均取得了一定的優勢，在低負載情況下，所提方法相較于傳統技術功耗降低0.4 W，溫度下降2 ℃。在中等負載和高負載情況下，雖然功耗和溫度的降低幅度相對較小，但仍表現出一定的性能改善。這一系列結果表明，基于隨機森林的動態調頻調壓技術相較于傳統技術在功耗和溫度方面具備一定的優越性，為處理器電源管理領域的性能提升提供了可行的解決方案。

4 結 論

文章提出并驗證了一種基于隨機森林的處理器電源管理優化方法。實驗結果表明，相較于傳統動態調頻調壓技術，基于隨機森林的優化方法在樹莓派4開發板上實現顯著的功耗降低和溫度優化。在低負載、中負載、高負載下，文章設計方法均具有明顯優勢，為動態調節技術的性能改善提供有效途徑。這一研究為處理器電源管理領域的進一步發展提供新的思路和方法，強調機器學習在功耗優化方面的潛在價值。未來應進一步優化算法性能，并在更廣泛的硬件平臺上驗證其通用性。