基于计算迁移的智能手机节能策略

【摘要】：伴随着移动互联网的繁荣发展,智能手机配备了高速的多核处理器、高分辨率的屏幕、更大的内存和存储空间、多种无线网络和传感器以及越来越丰富的应用程序。这些都会消耗智能手机电池的电量。与此同时,电池和节能技术的发展速度却跟不上这些迅速增长的能耗需求。因此,能耗已经成为智能手机的一个重要的瓶颈。 针对智能手机的能耗问题,本文提出了一个基于计算迁移的智能手机节能策略。它主要是通过把智能手机端的应用程序的全部或者部分计算迁移到云端,让云来执行这些计算并把执行结果返回给智能手机端的应用程序,进而通过减少智能手机端的计算量来实现节能和省时的目的,即减少应用程序的能耗和执行时间。同时也改善了应用程序的性能和提高了用户的体验度,比如满足用户的延迟容忍阈值。本节能策略的核心是计算迁移决策算法。对给定的应用程序,该决策算法主要是通过比较以下两组变量来做出是否需要对该应用程序进行计算迁移的决策：该应用程序在智能手机上的执行时间与用户为它设置的延迟容忍阈值,该应用程序在智能手机端的能耗与它在云端的能耗。同时,在该决策算法中本文提出了临界传输能耗的概念。此外,该决策算法会用到以下三个辅助的预测算法：执行时间预测算法、处理器负载预测算法和带宽预测算法。 最后,本文实现了基于计算迁移的智能手机节能策略的系统原型,进而在该系统原型上对本文提出的节能策略进行了两种类型的实验：应用程序实验和场景实验。在实验中,本文分析了应用程序在不同影响因子下的能耗和执行时间。实验结果证明了本文的节能策略的节能性和省时性。 【关键词】：智能手机 计算迁移 节能 省时 延迟容忍阈值
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TN929.53
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 课题研究现状9-11
• 1.3 本文的研究内容11
• 1.4 本文的组织结构11-13
• 2 智能手机的节能技术13-23
• 2.1 智能手机的能耗13-18
• 2.1.1 能耗的组成13-17
• 2.1.2 能耗的特点17-18
• 2.2 智能手机的节能方法与技术18-22
• 2.2.1 DVFS技术18-19
• 2.2.2 基于休眠机制的节能技术19-20
• 2.2.3 基于计算迁移的节能技术20-22
• 2.3 本章小结22-23
• 3 基于计算迁移的智能手机节能策略23-30
• 3.1 计算迁移决策算法23-27
• 3.1.1 智能手机端的能耗25-26
• 3.1.2 云端的能耗26-27
• 3.2 执行时间预测算法27-28
• 3.3 处理器负载预测算法28
• 3.4 带宽预测算法28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 4 本策略的系统原型30-33
• 4.1 系统的架构30-31
• 4.2 系统的功能31-32
• 4.2.1 带宽监视器和资源监视器31
• 4.2.2 执行时间预测器31
• 4.2.3 迁移决策引擎31-32
• 4.2.4 迁移代理32
• 4.2.5 本地执行管理器和远程执行管理器32
• 4.3 本章小结32-33
• 5 本策略的实验验证33-52
• 5.1 实验环境及工具33-35
• 5.2 应用程序实验和分析35-46
• 5.2.1 能耗35-41
• 5.2.2 执行时间41-46
• 5.3 场景实验和分析46-51
• 5.3.1 能耗47-49
• 5.3.2 执行时间49-51
• 5.4 本章小结51-52
• 结论52-54
• 参考文献54-58
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59-60

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