基于机器学习的处理器电源管理方法研究

晁松杰，娄 艺

（漯河职业技术学院，河南 漯河 462000）

0 引 言

随着信息技术的飞速发展和计算需求的不断增长，处理器电源管理在提升计算机系统性能和能效方面越来越重要。在当前人工智能、大数据和云计算等技术的推动下，处理器功耗的快速增加不仅带来更高的散热需求，而且对系统的能源供应提出更高需求[1-2]。为克服这一问题，学术界和工业界开始开发高效的处理器电源管理方法，以实现在性能和功耗之间的平衡[3-4]。本研究聚焦于处理器电源管理领域，通过深入研究处理器电源管理框架，提出一种新的基于机器学习的处理器电源管理优化方法。研究当前处理器电源管理方法，深入剖析其在实际应用中可能面临的问题。引入机器学习的思想，特别是随机森林算法，作为处理器电源管理的优化手段。该方法不仅能够适应复杂多变的工作负载，还具备良好的泛化能力，为处理器电源管理提供了全新的视角。

1 处理器电源管理方法

动态调频调压技术是目前处理器电源管理中最常用的技术，其核心思想是根据处理器工作负载的变化实时调整处理器的工作频率和电压，以达到功耗和性能之间的最佳平衡[5-6]。动态调频调压技术的基本原理如图1 所示。该闭环控制系统能够有效应对处理器工作环境的变化，以达到最佳的电源管理效果。

图1 动态调频调压技术的基本原理

在该过程中，处理器功耗的表达式为

式中：P表示功耗；C表示电容负载；U表示电压；f表示频率。

处理器性能Pe可以通过单位时间内执行指令的数量来衡量，然后引入一个权衡因子α（0 ≤α≤1）表示功耗和性能之间的权衡关系。成本公式为

式中：Ccost表示成本。

该动态调节算法的核心在于实时监测处理器的工作负载，根据当前负载情况动态调整处理器的工作频率和电压，调整目标是最小化成本函数，即

通过这一过程，系统能够在不同工作负载下实现最佳的功耗和性能平衡。

2 基于随机森林的优化方法

2.1 随机森林的基本原理

随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法，其基本组成部分为决策树[7-9]。决策树是一种树型结构，用于对数据进行分类或回归。一个决策树由节点、分支和叶子节点组成，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征的取值，叶子节点包含一个输出值。树的构建过程可以表示为

式中：j表示叶子节点的序号；J表示叶子节点的数量；T(x)表示输入x的决策树输出；Rj表示叶子节点的区域；I(·)表示指示函数；cj表示叶子节点的输出值。随机森林通过集成多个决策树来提高模型的稳定性和泛化能力，集成过程可以表示为

式中：RF(x)表示随机森林的输出；B表示树的个数；Tb(x)表示第b棵树的输出。

随机森林通过引入随机性，使每个决策树都是在不同的数据子集上训练得到。具体来说，对于每个决策树的构建，从训练数据中随机抽取一个子集，这样就引入了数据的多样性。决策树的输出可以表示为

式中：Rb,j表示第b棵树的第j个叶子节点的区域；cb,j表示对应的输出值。

在每个节点进行分裂时，随机选择一个特征进行划分，这样可以增加树之间的差异性，进一步提高整体模型的泛化能力。分裂准则可以表示为

式中：Gain(T) 表示节点分裂的增益；H(T) 表示节点的熵；Ti表示分裂后的子节点；k表示类别的个数。通过引入这些随机性的机制，随机森林能够有效避免过拟合，并在处理复杂数据时表现出色。

2.2 优化方法研究

本研究提出的基于随机森林的优化方法的核心思想在于利用机器学习构建随机森林模型，预测处理器的工作负载，并根据预测结果动态调整频率和电压，以实现更精准的功耗和性能平衡，方法原理如图2 所示。

图2 基于随机森林的优化方法

动态调频调压技术的目标是通过动态调整处理器的频率f和电压U，以在不同工作负载下实现最佳的功耗和性能平衡。为优化动态调节技术，引入随机森林模型。假设有B棵树组成的随机森林，每棵树的输出为Tb(x)，将随机森林的输出RF(x)与动态调节技术的成本进行关联可以得到优化后的成本Co，即

为构建随机森林模型，需要采集处理在不同工作负载下的数据。定义训练集为D={(xi,yi)}，xi为输入特征，yi为对应的成本。使用训练集D来训练随机森林模型，每棵树的训练过程中，随机选择部分训练数据和特征构建随机森林模型以引入随机性，并最小化损失函数，具体公式为

式中：L 表示损失函数；Θb表示第b棵树的参数；Llossmin表示最小化的损失函数。

在运行阶段，对于新的输入特征x，利用式（5）训练好的随机森林模型进行实时预测。根据预测结果，动态调整处理器的频率和电压，最小化优化后的成本Cmin为

3 实验与验证

3.1 实验环境

为验证方法的有效性，本实验采用树莓派4（Raspberry Pi 4）开发板，如图3 所示[10]。该开发板搭载了Broadcom BCM2711 四核ARM Cortex-A72处理器，配备1 GB、2 GB 以及4 GB 的LPDDR4 内存，提供多个通用串行总线（Universal Serial Bus，USB）端口、支持高清多媒体接口(High Definition Multimedia Interface，HDMI）接口和千兆以太网等丰富的接口，是一款灵活且功能强大的嵌入式计算平台。

图3 树莓派4 开发板

3.2 实验方案

为比较传统动态调频调压技术与本研究提出的基于随机森林的优化方法在树莓派4 开发板上的性能差异，展开对比实验。本实验的实验步骤如下。

步骤1：在实验开始前，确保树莓派4 开发板的正常连接与供电。连接性能监测工具，以实时监控功耗和性能参数。

步骤2：使用树莓派4 的传统动态调频调压技术，分别设置不同的功耗和性能需求，运行标准负载并记录相关数据，监测不同负载下的功耗和温度等参数。

步骤3：切换至基于随机森林的动态调频调压技术，同样设置不同的功耗和性能需求，运行相应负载，并记录随机森林模型输出的频率、电压调整结果和相关参数。

步骤4：在每组实验后，收集树莓派4 开发板上的数据，包括功耗、性能和温度等。使用统计分析方法，比较传统方法与所提方法在不同负载下的性能表现。

3.3 结果与分析

对比传统动态调频调压技术和文章设计的基于随机森林的动态调频调压技术在不同负载下的功耗和温度，实验结果如表1 所示。

表1 实验结果

由表1 结果可知，文章设计方法在功耗和温度下降方面均取得了一定的优势，在低负载情况下，所提方法相较于传统技术功耗降低0.4 W，温度下降2 ℃。在中等负载和高负载情况下，虽然功耗和温度的降低幅度相对较小，但仍表现出一定的性能改善。这一系列结果表明，基于随机森林的动态调频调压技术相较于传统技术在功耗和温度方面具备一定的优越性，为处理器电源管理领域的性能提升提供了可行的解决方案。

4 结 论

文章提出并验证了一种基于随机森林的处理器电源管理优化方法。实验结果表明，相较于传统动态调频调压技术，基于随机森林的优化方法在树莓派4开发板上实现显著的功耗降低和温度优化。在低负载、中负载、高负载下，文章设计方法均具有明显优势，为动态调节技术的性能改善提供有效途径。这一研究为处理器电源管理领域的进一步发展提供新的思路和方法，强调机器学习在功耗优化方面的潜在价值。未来应进一步优化算法性能，并在更广泛的硬件平台上验证其通用性。