郭 杰（西安航空学院计算机学院，西安，710077）



嵌入式实时软件的能耗建模与分析

郭 杰
（西安航空学院计算机学院，西安，710077）

随着嵌入式系统的发展，其在市场上的应用越来越广泛，关于嵌入式系统的软件能耗已经成为影响整个系统的关键因素。本文通过对嵌入式实时软件的能耗建模与分析，希望减少软件能耗，增强嵌入式系统的使用体验。

安全关键；嵌入式系统；能耗建模

0　引言

嵌入式系统是一种具有特定功能的系统，其作为一部分镶嵌入一个大的系统之中。嵌入式系统能够根据产品的不同需要，对软件或硬件进行改变，如成本的改变，性能的改变。因为嵌入式系统面对具体的应用与客户，因此在设计上呈现灵活性。其跟通用的计算机最大的不同就在于通用计算机的设计通用。其追求的是高速度、高带宽、高存储。而针对嵌入式系统来说，要求给定的任务在一定的时间内能够对外来事件作出快速反应与处理，否则可能造成不可估量的后果。

在嵌入式系统中，能耗因素对其有重要影响，直接制约着嵌入式系统的服务周期。移动嵌入式设备如手机等，采用的是电池供电的形式。电池荷载以及使用时长成为制约嵌入式设备质量的关键。嵌入式系统内有很少的计算存储资源，跟通用计算机相比，其计算能力以及存储资源因为受到成本的影响，因此都很小。一个嵌入式设备的内存只有几十KB或几KB，数MHz的处理器也不鲜见。因此这就对软件的效率以及性能提出了很高的要求，需要最大化利用可利用的资源。

1　分布式实时系统

上个世纪70年代末，计算机委员会召开了分布式计算机控制系统会议，会议上总结了分布式系统的研究成果。90年来以来互联网快速发展，分布式系统因为其性价比高、配置灵活等优势得到了广泛的应用。然而，分布式系统在实时领域这一块，仍然存在很多的难题。

分布式实时系统采用多个廉价的单处理机系统去代替高性能的、高集中的单芯片，以此实现复杂计算。在分布式实时系统中，提交的作业将会被拆分成多个子任务，并通过任务调度算法将其分配合适的计算结点执行。多机的互联一定存在着相互通信的需求，通信的实时性、可靠性将会直接影响系统的功能，也就是实时通信会是分布式系统将会面临的最关键问题。但是对于分布式实时嵌入系统来说，应解决的并不是海量的数据，而是如何有效控制任务在多个单机上进行高效实时的通信。针对于武器系统作战、汽车电子等行业都有重要意义。

在每个硬件的结点都有其自己的软件，或者是通过中间软件共享资源。在每个结点都有一个或多个处理器、FPGA等，结点之间的差异为异构性，由此组成系统成为异构的分布式实时嵌入式系统。计算结点之间通过网络或系统总线互联，异构结点件的通信通过网关等实行协议格式的转换。

计算机的结点是物理分布的，分布的距离根据不同的应用决定。例如汽车电子，异构结点分布在整个汽车内部；而针对无线传感网络来说，计算结点的分布距离则能够达到数百数或上千米。计算结点还连接到物理世界中，如各种传感器、激励器或人机交互接口。

2　程序能耗与测量

传统意义上，软件设备没有能耗、功率这样的概念。但是针对计算机设备来说，其主要工作就是执行相关的指令进行数据的处理，从而输出有价值的信息。从这个角度来说，软件程序也是有能耗或功率的，这就为计算机效能、降低能源消耗提出了另外一种解决的思路。这种考虑是对硬件设备的忽略，直接把程序当做是一种设备来对待。在研究中已经有大量的研究从计算机程序的角度去研究能量消耗的优化，这就在保证硬件设备的条件下，为进一步降低消耗提供了可靠的思路。对于能耗受到严重制约的嵌入式系统来说，对程序消耗的降低能够优化嵌入式系统设计，提升用户体验。

面临测量问题。要对程序的能耗特征进行分析，首先应该精准测量目标程序的能耗。对程序能耗的测量是一种宏观的说法，而实际的情况应是如何从指定的位置开始到指定的位置结束，这一段时间内程序所消耗的能量。若采用指令仿真或统计估计类手段很显然是没有办法做到准确测量的。对于通过人干预测量的方式，直接对工作设备进行操作或记录，因为受到人生理或心里的限制，可能造成误差过大的问题。如在要测量的程序以向终端输出字符的形式来提示操作人员，操作人员在看到提示后进行数据的记录。那么以人类的反应时间300毫秒来计算，那么对于300毫瓦的嵌入式 ARM7 开板来说，每秒的测量误差就达到了0.09焦耳。因此这种方式没有办法精准测量到能耗的分析。

安全算法的能耗特征。随着嵌入式系统的发展，嵌入式系统已经被应用到各行各业，安全问题也成了嵌入式系统的重大威胁。然而传统安全算法的能耗以及性能影响了他们在嵌入式系统中的广泛应用，尤其是电池供电系统。也有学者对安全算法的能耗开展研究，但是本文发现他们的研究中都存在一定的缺陷，那就是他们忽略了对数据量的保护对安全算法能耗造成的影响。另外，之前的学者研究并没有涉及到在嵌入式实时系统上做相关的安全算法的能耗分析。

3　基于Labview的嵌入式软件能耗建模与分析

目前国外对嵌入式软件能耗的研究相对成熟，在能耗数据的测量方面也采用先进的自动化仪器。嵌入式处理能耗测量的标准Energy Bench，由嵌入式微处理器测试基准协会EEMBC 推出，但没有对其测量方法进行公开。我国国内对嵌入式软件的研究也有很多，其主要的关注点在于能耗模型的建立以及能耗仿真器上。

3.1数据获取与分析模型

3.1.1测量设置。为了减少系统操作的误差，本文采用被广泛应用的实时嵌入式系统μC/OSII。在安全算法库方面，则选用新西兰的数字数据安全公司的商业级密码库，该商业级密码库拥有常见的密码算法，并用于良好的移植性。该密码并不是独立完成的，也需要文件系统的支持，因此在μC/OSII上移植了μC/ FS 文件系统。

3.1.2能耗分析模型。本文的研究主要从能耗、处理速度、功率角度去研究安全算法。如下图1-2

安全算法能够最大程度的挖据出能耗的特征。单位能耗是对单位数据处理时所消耗的能耗，而数据处理速度不仅包含了对处理器速度的潜在要求，而且也包含了对工作效率的潜在要求。功率表示随着时间的能耗增长速度，这些量能够为不同的工程应用选择的安全算法提供相应指导。

图1-2　不同量之间的关系

3.2能耗数学模型

3.2.1功率。安全算法无论在处理速度上，还是在处理功率上，处理单位能耗上都有共同点。因此，本文建立了一些数学模型来表示他们，通过模型的建立能够特征更加直观，但须特别提到的是并不是所有的变化都可以被描述为方程，只对一些规律性明显的做出了讨论。

因为功率是密码算法处理数据一段时间内的平均值，因此它跟特定算法之间相互依赖。本文为了拟合离散点构造了相应的函数。这些算法的功率变化可以归纳为如下的高斯函数：

其中，x为数据大小，b为功率上界，k为常量系数。功率的下界能够通过P公式计算得到。

3.2.2处理速度。部分算法的数据处理的速度跟高斯特征相似，但是也有很多的数据点并不在高斯函数上。因此，这些算法的处理速度可以归结为下图。同样的，常量b是速度的上限，为了使S不变成负无穷，或者完全无意义，因此X的范围被截段了。

图1-3　MD4的数据处理速度拟合曲线

3.2.3单位能耗

单位能耗会随着数据量的增加而逐渐的下降，最后下降到一定值之后保持稳定，其变化规律可以总结为：

4　总结

本文对嵌入式实时软件的能耗进行了建模分析，取得了一定的研究成果。本文认为还可以做如下的研究：在能耗的测量方面，随着多核嵌入式芯片的普及，加强对能耗的分析。今后可将以核心为单位，以任务进程为单位的能耗和时间的测量将会是之后的重点研究方向。

［1］ 胡仁胜 实时控制软件系统的可靠性分析［J］.华南师范大学学报： 自然科学版，2001，33（1）： 103 —107.

［2］ 蒋敏，孔军，单家芳.实时控制系统软件的可靠性［J］. 计算机工程，2007，33（21） ： 47 —49.

［3］李洁萍，彭澄廉.一种实时异构嵌入式系统的任务调度算法.软件学报，2004， 15504-511

郭杰，（1980-）男，大学本科学历，研究生在读，软件工程师，西安航空学院计算机学院，主要从事计算机硬件课程嵌入式于网络方面教学及研究。

Modeling and analysis of energy consumption of embedded real time software

Guo Jie
（Xi'An Aeronautical University Computer academy，Xi'An，710077）

With the development of embedded system， the application of the embedded system is more and more widely. The energy consumption of embedded system has become the key factor affecting the entire system. In this paper，the energy consumption modeling and analysis of embedded real-time software is used to reduce the energy consumption and enhance the experience of embedded system.

security key；embedded system；energy consumption modeling