嵌入式系统的低能耗软件设计方法与技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61332001
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Nowadays under the background of “low carbon, energy-economical” requirement advocated by the global ICT field, along with the “Post-PC” era comes, the diverse functions, high-performance application and availability service of embedded systems bring some challenges to energy-aware research. Traditional energy-aware hardware design method is difficult to meet these requirements. Since software, as the consumer and manager of hardware, plays a vital role in generating and managing system energy, energy-aware software design method is a possible solution. Thus, aiming at low energy consumption of embedded systems, through two ways of static design and dynamic design, this project explores several key technologies including energy-aware running modes of different tasks, self-adapted software for energy-saving configuration policies of system resources, highly-efficient customized software architecture, energy-aware programming models and energy-aware software evolution and control. We try to establish the design theory and methodology for energy-aware software, implement the optimal application-driven allocation and usage of energy resources, and effectively improve the energy efficiency of embedded systems. Finally, the relationship among energy consumption, high performance and availability, together with an integrated evaluation method are further discussed. A total solution is applied in real embedded systems to verify the proposed methods. The research results can support the sustainable inter-discipline research of green software engineering, and possess potentials for broad application.
在目前全球ICT领域倡导“低碳节能”的背景下,随着“后PC”时代的来临,嵌入式系统的多样化功能、高性能应用和可用性服务等要求对低能耗研究提出新的挑战。传统低能耗硬件设计方法难以满足上述需求,而软件作为硬件的消费者和管理者,对系统能耗的产生和管理起到至关重要的作用,低能耗软件设计方法是一种可能的解决途径。因此,本项目以嵌入式系统的低能耗为目标,从静态设计和动态设计两方面,探索能量优先的任务运行模式、系统资源的自适应软件节能配置策略、高效可定制化的软件体系结构、能量感知的编程模式和低能耗软件的演化与控制等关键技术,建立低能耗软件的设计理论和方法体系,实现嵌入式系统能量资源的最优应用适应性分配与使用,有效提高系统的能效比。最后,进一步探讨能耗与高性能、可用性等多指标间关系及综合评价方法,并集成研究成果开展实例应用与验证工作,促进绿色软件工程等交叉学科研究不断发展,研究成果具有广泛的应用前景。

结项摘要

在目前全球ICT领域倡导“低碳节能”的背景下,随着“后PC”时代的来临,嵌入式系统的多样化功能、高性能应用和可用性服务等要求对低能耗技术研究提出新的挑战。由于摩尔定律逐步失效,传统低能耗硬件设计方法遇到发展瓶颈,而软件作为硬件的消费者和管理者,对系统能耗的产生和管理起到至关重要的作用,低能耗软件设计方法成为一种主要的解决途径。.因此,本项目以嵌入式系统的低能耗为目标,从静态设计和动态设计两方面,在能量优先的任务运行模式、系统资源的自适应软件节能配置策略、高效可定制化的软件体系结构、能量感知的编程模式、低能耗软件的演化与控制、多指标的综合测评方法以及实例应用与验证研究等方面取得预期成果,实现多核处理器的低功耗体系结构、多核任务可调度性分析方法、GPU核低功耗体系结构、GPU核低能耗调度方法、基于内核调度方法减少GPU能耗、基于Crenel-Interval的动态能耗管理策略、节省能耗的数据广播机制、面向OLED智能设备的图像高能效方法、基于复杂网络的软件体系结构级能耗建模方法、移动云计算环境下应用的多站点划分节能方法、面向多处理器实时系统可调度分析的UPPAAL模板、智能移动终端计算迁移、开源移动软件演化的实证研究、基于统计模型检测的RT-DVS算法的评估方法、基于约束路由的绿色虚拟拓扑设计方法、Android智能手机应用程序的能耗分析与建模等关键技术,建立低能耗软件的设计理论和方法体系,完成嵌入式系统能量资源的最优应用适应性分配与使用,有效提高系统的能效比。.最后,进一步探讨能耗与高性能、可用性等多指标间关系及综合评价方法,并集成研究成果在智能手机、路由器等设备上开展实例应用与验证工作,促进绿色软件工程等交叉学科研究不断发展,研究成果具有广泛的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(51)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(34)
专利数量(10)
A Modeling Approach for Energy Saving Based on GA-BP Neural Network
基于GA-BP神经网络的节能建模方法
  • DOI:
    10.5370/jeet.2016.11.5.1289
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Electrical Engineering and Technology
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Li Junke;Guo Bing;Shen Yan;Li Deguang;Huang Yanhui
  • 通讯作者:
    Huang Yanhui
Low Image Distortion Constrained Power Saving for OLED Displays
OLED 显示器的低图像失真限制节能
  • DOI:
    10.14257/ijsip.2015.8.11.19
  • 发表时间:
    2015-11
  • 期刊:
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bing Guo
  • 通讯作者:
    Bing Guo
面向多处理器实时系统可调度分析的UPPAAL模板
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭兵
  • 通讯作者:
    郭兵
Learning to Find Topic Experts in Twitter via Different Relations
学习通过不同关系在 Twitter 中寻找话题专家
  • DOI:
    10.1109/tkde.2016.2539166
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子:
    8.9
  • 作者:
    Wei Wei;Gao Cong;Chunyan Miao;Feida Zhu;Guohui Li
  • 通讯作者:
    Guohui Li
Ordered Reverse k Nearest Neighbor Search via On-demand Broadcast
通过点播广播进行有序反向最近邻搜索
  • DOI:
    10.3837/tiis.2014.11.013
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    KSII Transactions on Internet and Information Systems
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Li Li;Guohui Li;Quan Zhou;Yanhong Li
  • 通讯作者:
    Yanhong Li

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其他文献

NoC目录协议能耗分析与建模研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王继禾;郭兵;沈艳;伍元胜;刘云本
  • 通讯作者:
    刘云本
阿托伐他汀促进糖尿病大鼠肾组织BMP-7和SnoN的表达
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    基础医学与临床
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭伟;张小欢;刘玲伶;王圆圆;刘丽荣;石明隽;郭兵
  • 通讯作者:
    郭兵
嵌入式系统低功耗的软件实现方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    单片机与嵌入式系统应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋彦;郭兵;沈艳
  • 通讯作者:
    沈艳
基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭兵
  • 通讯作者:
    郭兵
miR-22通过靶向抑制DDIT4促进糖尿病肾病肾小管上皮细胞DNA损伤
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1000-4718.2021.11.002
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国病理生理杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁丹;赵思琪;李志阳;肖雅文;丁菁;肖瑛;郭兵
  • 通讯作者:
    郭兵

其他文献

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郭兵的其他基金

个人大数据管理关键技术研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
    2017
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  • 项目类别:
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智能移动嵌入式系统的协同节能关键技术研究
  • 批准号:
    61272104
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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嵌入式软件低功耗设计关键技术研究
  • 批准号:
    61073045
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    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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