带为200M、400M、600M、 800M、1G、I. 2G、。同时具有Mali-400 Quad Core的GPU，支持硬渲染。Android系统的版本 为 Android-4. 04。
[0093] 2参数设置
[0094] 在搭建好的平台上对jetpack游戏进行测试，查看其模型预测效果、游戏状态区 分效果和节能效果。
[0095] 设定模型预测的准确率置信区间为95%，即预测误差小于5%则判定预测准确。 设定游戏状态区分中，在游戏状态则显示在该状态下设定的目标帧率60FPS，在菜单状态则 显示菜单状态下的目标帧率30FPS。同时，设定对jetpack游戏在不同的情况下进行节能测 试，设定负载大于90%时设置不同的可上升的最高频率（600M，800M，1G)进行测试，同时设 定目标帧率为60FPS，根据不同的设置进行实验，用本发明的调频算法和原始的ondemand 的调频算法比较。
[0096] 3实验结果
[0097] 3. 1模型预测和状态区分结果
[0098] 在模型预测模块中，打印出模型在线实时预测的准确率，结果表明，本发明的预 测准确率和其拟合度十分接近，预测准确率在90%左右波动。而对于状态区分效果，也取得 了比较准确的区分效果。
[0099] 经实验证实，在游戏状态时帧率为60FPS，在菜单状态为30FPS。当前状态为游 戏状态时，其目标帧率为60FPS ;刚刚点击菜单出现时，此时检测到由游戏状态进入菜单状 态，因此，目标帧率从60FPS降低到30FPS。显示了游戏功能场景状态区分的正确性。
[0100] 6. 3. 2节能效果
[0101] 根据不同的参数设置使用本发明调频算法（设置不同的最大频率）和原始的 ondemand的调频算法进行比较。得到结果如表3。
[0102] 表3节能效果表
[0104] 分析表6,平均的节能率可以达到10%。而且，利用显示APP判断显示数据可以知 道，调频过程中，设定目标帧率为60时，在游戏状态时，实际帧率一直保持在60FPS左右，因 此，利用该功耗优化方法的系统，可以在游戏时比ondemand节省10%的能耗，并且各个模 块的运行基本不影响游戏的运行性能，同时能够保证用户体验。
[0105] 本实验继续通过多个游戏实验证实可以有效识别游戏的加载场景、菜单场景和游 戏场景。目前已测试的游戏有：割绳子、AngryBirds、祖玛、疯狂喷气机、空战英豪、赛车等 等。实际游戏测试中场景的转换包括游戏从游戏场景向菜单场景转换、游戏从菜单场景向 游戏场景转换和游戏从游戏场景向菜单场景转换和游戏从菜单场景向游戏场景转换。
[0106] 上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人 是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明 精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于游戏负载预测的降低android系统设备功耗的方法，其特征在于所述方法 包括以下步骤： (1) 获取游戏运行各个阶段android系统设备的处理器负载，根据处理器负载预测游 戏运行下一帧的处理器负载需求； (2) 获取android系统设备的当前游戏的访存特性、当前游戏运行的纹理特性、游戏与 用户的交互度信息，判断当前游戏运行的功能场景； (3) 根据当前游戏运行的功能场景按照预定的DVFS调频模块对CPU和GPU进行频率和 电压调整。2. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (1)通过获取游戏进程当前和上一次调用底层EGL中的eglSwapBuffersO函数的执行时间 差，量化确定CPU完成当前帧所有计算和发送渲染调用给GPU的总负载值。3. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (1) 通过获取游戏进程纹理图片贴图的次数和当前和上一次纹理坐标映射的时间差，量化 确定GPU负载值。4. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (2) 中游戏运行的功能场景区分为游戏加载场景、游戏进行场景、游戏退出场景、游戏菜单 场景和游戏交互场景。5. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (2)中通过android系统设备内核中内存分配函数统计一段时间内存分配请求数量识别游 戏加载场景和游戏退出场景： 1) 当统计周期内应用程序对内存的分配请求量超过或者等于预定分配阈值，且释放内 存量低于预定释放阈值，则判定游戏运行的当前功能场景为游戏加载场景； 2) 当统计周期内应用程序对内存的分配请求量低于预定分配阈值，且释放内存量超过 或者等于预定释放阈值，则判定游戏运行的当前功能场景为游戏退出场景； 3) 其余情形，不进行判定。6. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (2)中通过在统计时间内统计游戏运行时游戏纹理贴图数量级和连续几帧纹理数量前后差 值的累加值来判定游戏运行的当前功能场景是游戏菜单场景还是游戏进行场景： I) 当在统计时间内统计游戏纹理贴图数量少于预定纹理数量级，且在统计时间内连续 几帧纹理数量变化速度低于预定变化速度的场景，则判定游戏运行的当前功能场景为游戏 菜单场景； II) 其他情形均判定游戏运行的当前功能场景为非游戏菜单场景。7. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步 骤（2)中用户交互度信息通过android系统设备的消息机制来实现，其中通过消息处理android系统每两次调用DVFS调频算法对CPU进行频率调节的时间间隔内CPU用于处理任 务的时间；msg_time表示系统每两次调用调频算法对CPU进行频率调节的时间间隔内CPU 用于主线程处理消息的时间；当P大于或者等于预定值时，则判断游戏运行的当前功能场 景为游戏交互场景；否则判断游戏运行的当前功能场景不为游戏交互场景。8. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (3)中DVFS调频模块采用ondemand算法按照如下步骤进行调频： A) 当CPU利用率大于90%，将CPU频率提升到可支持的最大频率；否则进行B); B) 判断CPU利用率是否在70~80%之间，如果是，则继续循环到下一计算调频周期；否 则进行步骤C); C) 判断CPU当前频率是否小于当前可支持的最小频率；如果是，将当前频率提升到可 支持的最小频率；否则降低当前频率，继续循环到下一计算调频周期。9. 根据权利要求8所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (A)中当CPU利用率大于90%时，如果获取的当前游戏场景为游戏交互场景或者游戏进行场 景，则将CPU频率提升到可支持的最大频率；否则判断当前CPU频率是否大于等于可支持的 最大频率的80%，如果当前CPU频率大于等于可支持的最大频率的80%，则继续循环到下一 计算调频周期；否则当前CPU频率提升到可支持的最大频率的80%。10. 根据权利要求1所述的android系统设备功耗优化方法，其特征在于所述方法步骤 (3)中如果获取的在统计时间内统计游戏纹理贴图数量小于预定纹理数量级，且在统计时 间内连续几帧纹理数量变化速度低于预定变化速度的场景，则通过DVFS调频模块设置GPU 的目标帧率为30fps;否则将通过DVFS调频模块设置GPU的目标帧率为60fps。
【专利摘要】本发明公开了一种基于游戏负载预测的降低android系统设备功耗的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：（1）获取游戏运行各个阶段android系统设备的处理器负载，根据处理器负载预测游戏运行下一帧的处理器负载需求；（2）获取android系统设备的当前游戏的访存特性、当前游戏运行的纹理特性、游戏与用户的交互度信息，判断当前游戏运行的功能场景；（3）根据当前游戏运行的功能场景按照预定的DVFS调频模块对CPU和GPU进行频率和电压调整。该方法可以根据不同的场景和用户在相应场景下对游戏性能的要求，合理分配系统资源以达到降低功耗的目的。
【IPC分类】G06F9/50, G06F1/32
【公开号】CN105045367
【申请号】CN201510024136
【发明人】朱宗卫, 丁恩杰, 赵端, 胡青松
【申请人】中国矿业大学
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年1月16日