学习一下ARM的智能功率分配技术

今天来学习一下ARM的“智能功率分配”（Intelligent Power Allocation）技术，下文中简称IPA。大家不要与地址转换中的“中间物理地址”（Intermediate PhysicalAddress）混淆了。

IPA是一个跟芯片功耗相关的方案。前面讲过芯片低功耗设计方法，比如动态调压调频（DVFS），时钟门控等等，基于的是功耗控制角度。今天我们从芯片热管理（Thermal Management）角度看一下。

为了提高芯片的性能，可以对于CPU等组件采取加压升频的办法。

这时，我们可能忽略了一点，就是芯片的散热问题。芯片的工作电压越高，频率越快，单位时间内消耗的能量越多，其中一部分电能转化成热能。

这部分热能累积在芯片内部，如果不能即时的散发出去，将会对芯片产生很大的危害，可能会造成芯片的使用寿命变短，工作异常，甚至是芯片被毁坏。

对于某些芯片的工作环境来说，可以增加一些必要的散热手段，虽然会增加整体系统的成本，比如我们可以在设备中增加风扇，散热片，散热管，水冷等设施。

但是有些芯片的工作环境受限，比如手机芯片，就没办法增加散热设施。这就要求芯片主动进行热管理，软件可以通过芯片中的硬件组件（比如传感器）来感知芯片中的温度，结合算法来调整硬件的供电电压和工作频率。

在Linux内核中，控制芯片内部温度的机制叫做“热框架（Thermal Framework）”。在这套体系下，芯片中有一个热管理组件（governor），芯片内部可以划分成多个“热区（Thermal Zone）”，每个热区中有温度传感器和冷却设备（Cooling Device）。这里的冷却设备指的是产生热能的组件，也就是功能模块，比如CPU和GPU。

这也好理解，因为芯片内的降温手段只能是被动的（passive），即让功能模块在单位时间内少产生热能。 IPA就是热管理组件。IPA的基本原理是基于一个比例积分微分（Proportional Integral Derivative，PID）控制器和一套功率分配算法，并且要求冷却设备提供功率模型（Power Model）。

IPA通过比例积分微分控制器来感知芯片的温度控制需求，然后通过算法来动态确定每个组件的功率上限（Power Budget），最后通过组件的功率模型来调整其工作环境。接下里一一介绍。下图展示了IPA如何工作。IPA通过温度传感器探测芯片中的温度，确定SoC的功率上限，结合组件的功率需求，动态分配每个组件的功率值。

从硬件组成上来看，首先IPA需要有一个功率仲裁（Power Arbiter）单元。功率仲裁器内要实现一个PID控制器，其控制输入是温度传感器，功率策略（Power Policy）和设备的功率请求，控制输出是各个设备的功率/性能限定。

PID控制器是一个闭环控制系统（closed-loop control system），广泛应用于工业控制中。所谓的闭环控制系统，指的是被控对象的输出会反送回来影响控制器的输出。闭环控制系统有正反馈和负反馈之分，若反馈信号与系统给定值信号相反，则称为负反馈（Negative Feedback），若极性相同，则称为正反馈（positivefeedback）。

PID的这三个单词分别代表的是比例控制，积分控制和微分控制。其中，P是控制器的输出与输入误差信号成比例关系；I与误差积分成正比，表示过去错误的累积值；D与误差的倒数成正比关系，根据D当前变化率进行线性外推，预测未来误差。PID控制器的数学表达参考下图。

功率模型代表了冷却设备的功率特性。功率模型包含了设备的频率限制，性能与功率的相对关系等。功率模型的质量决定了应用IPA的质量，如果功率模型偏差太大，那么IPA的效果肯定好不到哪去。功率模型不是一个完全的设计值，应该是通过芯片测试加以校对得出的。

所以，无论模型有多精确，实际功耗仍与功率模型预测有偏差。功率分配策略（power allocation policy）是在软件中定义的。如果一个设备被分配的功率值小于其最大性能所需要的功率值，那么设备将工作在分配的功率值，也就是此设备性能受限，工作在对应的电压/频率点；如果设备被分配的功率值大于其最大性能所需要的功率值，那么多余的功率会被分配给其它的设备。

功率分配策略也是一个通过测试和调教，迭代出来的。功率分配策略和功率模型会共同影响IPA的执行效果。

下面是一个了IPA运行测试案例。SoC系统中有大核处理器，小核处理器和GPU。图中的横坐标是时间，纵坐标是频率。红线表示的是GPU模块的频率随时间变化；绿线表示的是小核的频率随时间变化；蓝线表示的是大核的频率随时间变化。在芯片启动阶段，也就是图中的“Period 1”阶段，由于其内部温度低，IPA没有启动，所以三个模块均工作在最高频率。

在“Period 2”和“Period 4”阶段，GPU的负载大，CPU的负载小，所以分配给GPU的功率多，GPU工作在较高的频率，而CPU工作在较低的频率。

在“Period 3”阶段，GPU的负载小，CPU的负载大，这时分配给CPU的功率多，CPU工作在较高的频率。

芯片工作了一段时间后，其内部温度上升。在“Period 5”阶段，IPA对所有的模块进行了功率限制，GPU和CPU都工作在了较低的频率。

最后总结一下，IPA是一个软硬件相结合的SoC功耗/热解决方案。在硬件方面，SoC需要实现调压调频的机制，温度传感器等，并且在设计初期划定好需要管理的“热区”；在软件方面，需要实现硬件驱动程序，上层的分配算法等等。采用IPA技术的往往是复杂的SoC，通常在这些SoC上需要运行操作系统。目前，IPA已经集成在Linux 4.2及以上版本中。

审核编辑：刘清