功率控制方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

1.本技术属于计算机技术领域，具体涉及一种功率控制方法、装置、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.随着计算科学技术的发展，图形处理器(graphics processing unit，gpu)在图形处理领域已经取得了飞速发展，同时由于图形处理器的可编程性不断增强，图形处理器的应用领域已经不再局限于传统的图形渲染，图形处理器正愈来愈深入地参与到通用计算任务中，将图形处理器用于图形渲染以外领域时，图形处理器亦可称为通用图形处理器(general-purpose computing on graphics processing units，gpgpu)。
3.相关技术中，由于图形处理器的应用前景广泛，图形处理器的计算能力也不断增强，随之提升的还有图形处理的功耗水平，图形处理器动辄数百瓦的运行功率为系统供电能力提出了严峻挑战，尤其在图形处理器进行并行计算的场景下(例如采用搭载多颗图形处理器的gpu box)，运行功率常常会达数千瓦。
4.由于系统的供电能力通常有限，在系统的供电能力无法满足图形处理器的电力需求时，会导致整个系统运行出错，发生系统崩溃、自动重启等故障，因此，如何避免图形处理器功耗过高而导致整个系统运行出错成为了亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的是提供一种功率控制方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够解决现有技术中因为图形处理器功耗过高而导致整个系统运行出错的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种功率控制方法，该方法包括：
7.获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，所述历史功率值与所述历史时刻具有一一对应关系；
8.基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值；
9.根据所述预测功率值和所述图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；
10.基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，以使得所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值小于或等于所述功率上限值。
11.可选地，所述基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值，包括：
12.获取所述历史功率值对应的历史时刻；
13.将所述历史功率值和所述历史功率值对应的历史时刻，输入功率预测模型，得到所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值，其中，所述功率预测模型基于拉格朗日插值法构建。
14.可选地，所述根据所述预测功率值和所述图形处理单元所处系统的功率上限值，
确定针对所述图形处理单元的功率限制值，包括：
15.获取所述图形处理单元所处系统的基础功率值，并根据所述预测功率值和所述基础功率值，确定所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值；
16.在所述第一整机功率值大于所述系统的功率上限值的情况下，基于所述功率上限值与所述基础功率值的差值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；其中，所述功率上限值包括所述系统的电源最大输出功率值或电源额定功率值；
17.在所述第一整机功率值小于或等于所述功率上限值的情况下，获取所述图形处理单元的散热设计功率值，并基于所述散热设计功率值确定所述图形处理单元的功率限制值。
18.可选地，所述获取所述图形处理单元所处系统的基础功率值，包括：
19.获取所述图形处理单元在空载状态时，所述图形处理单元的空载功率值，以及所述图形处理单元所处系统的第二整机功率值，并基于所述空载功率值和所述第二整机功率值确定所述系统的基础功率值，
20.或者，获取所述图形处理单元与所述系统的功率关系，并基于所述功率关系和所述预测功率值确定所述系统的基础功率值。
21.可选地，所述图形处理单元由多个子单元构成，所述功率限制值由各个所述子单元分别对应的子单元功率限制值构成，所述基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，包括：
22.基于所述功率限制值确定各个子单元分别对应的子单元功率限制值；
23.根据所述子单元功率限制值限制对应子单元的功率。
24.可选地，所述基于所述功率限制值确定各个子单元分别对应的子单元功率限制值，包括：
25.获取所述子单元的核心温度值；
26.根据所述核心温度值确定所述子单元对应的子单元功率限制值，使得所有所述子单元功率限制值的和值，小于或等于所述功率上限值与所述第一整机功率值之间的差值，且核心温度值较大的子单元的子单元功率限制值，大于核心温度值较小的子单元的子单元功率限制值。
27.可选地，所述基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，包括：
28.获取所述图形处理单元的能效比；
29.基于所述能耗比和所述功率限制值为所述图形处理单元分配目标任务量；其中，所述图形处理单元处理所述目标任务量所消耗的功率值小于或等于所述功率限制值。
30.可选地，所述获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值，包括：
31.根据图形处理器单元的芯片识别信息和架构识别信息，确定所述图形处理单元的硬件信息；
32.根据所述硬件信息确定所述图形处理单元的硬件监控链路，并对所述硬件监控链路进行初始化操作；
33.通过所述硬件监控链路，获取所述图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值。
34.第二方面，本技术实施例提供了一种功率控制装置，该装置包括：
35.历史功率值模块，用于获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，所述历史功率值与所述历史时刻具有一一对应关系；
36.预测功率值模块，用于基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值；
37.功率限制值模块，用于根据所述预测功率值和所述图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；
38.功率限制模块，用于基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，以使得所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值小于或等于所述功率上限值。
39.可选地，所述预测功率值模块包括：
40.历史时刻子模块，用于获取所述历史功率值对应的历史时刻；
41.预测功率值子模块，用于将所述历史功率值和所述历史功率值对应的历史时刻，输入功率预测模型，得到所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值，其中，所述功率预测模型基于拉格朗日插值法构建。
42.可选地，所述功率限制值模块包括：
43.第一整机功率值模块，用于获取所述图形处理单元所处系统的基础功率值，并根据所述预测功率值和所述基础功率值，确定所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值；
44.第一功率限制值子模块，用于在所述第一整机功率值大于所述系统的功率上限值的情况下，基于所述功率上限值与所述基础功率值的差值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；其中，所述功率上限值包括所述系统的电源最大输出功率值或电源额定功率值；
45.第二功率限制值子模块，用于在所述第一整机功率值小于或等于所述功率上限值的情况下，获取所述图形处理单元的散热设计功率值，并基于所述散热设计功率值确定所述图形处理单元的功率限制值。
46.可选地，所述第一整机功率值模块包括：
47.基础功率值子模块，用于获取所述图形处理单元在空载状态时，所述图形处理单元的空载功率值，以及所述图形处理单元所处系统的第二整机功率值，并基于所述空载功率值和所述第二整机功率值确定所述系统的基础功率值，或者，获取所述图形处理单元与所述系统的功率关系，并基于所述功率关系和所述预测功率值确定所述系统的基础功率值。
48.可选地，所述图形处理单元由多个子单元构成，所述功率限制值由各个所述子单元分别对应的子单元功率限制值构成，所述功率限制模块包括：
49.子单元功率限制值子模块，用于基于所述功率限制值确定各个子单元分别对应的子单元功率限制值；
50.功率限制子模块，用于根据所述子单元功率限制值限制对应子单元的功率。
51.可选地，所述子单元功率限制值子模块包括：
52.温度值子模块，用于获取所述子单元的核心温度值；
53.子单元功率限制值确定子模块，用于根据所述核心温度值确定所述子单元对应的子单元功率限制值，使得所有所述子单元功率限制值的和值，小于或等于所述功率上限值与所述第一整机功率值之间的差值，且核心温度值较大的子单元的子单元功率限制值，大
于核心温度值较小的子单元的子单元功率限制值。
54.可选地，所述功率限制模块包括：
55.能效比子模块，用于获取所述图形处理单元的能效比；
56.目标任务量子模块，用于基于所述能耗比和所述功率限制值为所述图形处理单元分配目标任务量；其中，所述图形处理单元处理所述目标任务量所消耗的功率值小于或等于所述功率限制值。
57.可选地，所述历史功率值模块包括：
58.硬件信息子模块，用于根据图形处理器单元的芯片识别信息和架构识别信息，确定所述图形处理单元的硬件信息；
59.初始化子模块，用于根据所述硬件信息确定所述图形处理单元的硬件监控链路，并对所述硬件监控链路进行初始化操作；
60.历史功率值子模块，用于通过所述硬件监控链路，获取所述图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值。
61.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述功率控制方法。
62.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述功率控制方法。
63.在本技术实施例中，提供一种功率控制方法，包括，获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，历史功率值与历史时刻具有一一对应关系；基于历史功率值确定图形处理单元在下一时刻的预测功率值；根据预测功率值和图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对图形处理单元的功率限制值；基于功率限制值对图形处理单元的功率进行限制，以使得系统在下一时刻的第一整机功率值小于或等于功率上限值。本技术能够基于图形处理单元的历史功率值确定出图形处理单元在下一时刻的预测功率值，并基于预测功率值对图形处理单元的功率值进行限制，避免下一时刻整个系统的整机功率值超过系统所能承载的功率上限，从而避免了整个系统由于供电不足而导致的运行错误，提升了系统运行的稳定性。
附图说明
64.图1是本技术实施例提供的一种功率控制方法的步骤流程图；
65.图2是本技术实施例提供的另一种功率控制方法的步骤流程图；
66.图3是本技术实施例提供的再一种功率控制方法的步骤流程图；
67.图4是本技术实施例提供的一种功率控制装置的框图；
68.图5是本技术实施例提供的一种电子设备；
69.图6是本技术实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
70.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的
实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
71.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
72.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的功率控制方法进行详细地说明。
73.参照图1，图1示出了本技术实施例提供的一种功率控制方法的步骤流程图，如图1所示，具体包括以下步骤：
74.步骤101、获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，所述历史功率值与所述历史时刻具有一一对应关系。
75.在本技术实施例中，图形处理单元可以是指包含指图形处理器(graphics processing unit，gpu)的子单元，例如显示卡(display card)、gpu硬件加速卡等等。需要说明的是，图形处理单元可以由一个子单元构成，例如，一个图形处理单元可以仅由一张gpu硬件加速卡构成；图形处理单元也可以由多个子单元构成，例如，一个图形处理单元可以由8张gpu硬件加速卡构成。
76.图形处理单元可以安装于硬件系统中，其中，硬件系统可以是服务器机柜、电脑机箱、gpu box等，本技术实施例对图形处理单元所运行的硬件系统环境并不进行具体限定。
77.在图形处理单元运行过程中，可以按照预设时间间隔，获取图形处理单元在历史时刻所消耗的历史功率值，该历史功率值表征图形处理单元所消耗的电功率，历史功率值的单位可以为瓦特(w)。
78.举例来说，可以在第0秒获取1个历史功率值，在第1秒获取1个历史功率值，在第2秒获取1个历史功率值，得到图形处理单元的3个历史功率值，每个历史功率值与一个历史时刻相对应，相邻历史时刻之间间隔为1秒。
79.需要说明的是，上述预设时间间隔可以是一个固定值，则每两个相邻的历史时刻之间的间隔为固定值，上述预设时间间隔也可以是变化值，则每两个相邻的历史时刻之间的间隔可以不同，举例来说，可以在第0秒获取1个历史功率值，在第1秒获取1个历史功率值，在第3秒获取1个历史功率值。
80.步骤102，基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值。
81.在本技术实施例中，可以根据多个历史时刻的历史功率值，预测图形处理单元在下一时刻的功率值，得到预测功率值。具体地，可以由技术人员预先生成功率预测模型，并将上述历史功率值输入功率预测模型，得到功率预测模型输出的预测功率值。其中，下一时刻是指当前时间点之后的一个时刻，该下一时刻位于上述多个历史时刻之后。需要说明的是，下一时刻与上述多个历史时刻中，最近的历史时刻之间的时间间隔可以与相邻两个历史时刻之间的时间间隔相同，也可以不同。举例来说，若多个历史时刻为3个历史时刻，每个两个历史时刻之间的间隔为1秒，则下一时刻与最后一个历史时刻之间的间隔可以为1秒，也可以为2秒。
82.上述功率预测模型可以是神经网络模型，也可以是函数模型，技术人员可以根据实际需要灵活选择。举例来说，获取到3个历史时刻的历史功率值分别为200w、300w、400w，将上述3个历史功率值输入功率预测模型后，功率预测模型输出预测功率值可以为500w。
83.步骤103，根据所述预测功率值和所述图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值。
84.通常情况下，系统并不能获得无限的电力供应。系统的电源会有额定输出功率，根据系统安装的电源不同，不同系统所能承受的最大负载也有所不同。当系统在下一时刻需要的第一整机功率值超过电源所能承受的最大负载时，电源无法输出系统所需的第一整机功率值，会导致系统中搭载的硬件供电不足(电压和/或电流无法满足设备需求)，此时，系统中搭载的设备无法正常运行，容易引起系统发生死机、重启等现象，严重时，还有可能导致硬件损毁。
85.因此，在本技术实施例中，为了避免系统在运行过程中发生供电不足的现象，可以根据下一时刻图形处理单元需要消耗的预测功率值，和图形处理单元所在系统的功率上限值，确定针对图形处理单元的功率限制值，从而对图形处理单元的功率进行限制，避免整个系统的第一整机功率值超过电源的承受范围。其中，上述图形处理单元所处的系统可以是安装该图形处理单元的任何物理设备，例如个人计算机、服务器、gpu box等，本技术实施例对此并不进行具体限定。上述系统的功率限制值可以由技术人员或用户根据系统电力供应的实际情况进行设置，例如，可以根据系统搭载的电源的额定输出功率、最大输出功率等参数设置功率限制值，也可以根据系统所在地的电力供应情况进行设置，例如，可以根据系统所在地的线路负载能力设置功率限制值。
86.在一种实施方式中，由于部分使用场景下，系统中搭载的图形处理单元占据了系统绝大部分的电力消耗，例如，在系统为gpu box的情况下，图形处理单元通常由多张高性能gpu硬件加速卡构成，此时图形处理单元的功耗可能超过5000w，而系统的基础功率值(系统中处图形处理单元之外的所有其他硬件的功耗)可能只有10w。这种场景下，可以忽略基础功率值，直接根据预测功率值和功率上限值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值。
87.具体地，可以计算预测功率值与功率上限值之间的差值，若该差值大于0，则可以直接将该功率上限值确定为功率限制值。举例来说，预测功率值为5200w，而功率上限值为4800w，则预测功率值减去功率上限值后得到的差值为400w，由于400w大于0，则可以直接将4800w确定为图形处理单元的功率限制值。
88.在另一种实施方式中，若系统的基础功率值占比较高，或是为了提高功率限制值的精度，还可以在计算功率限制值时，考虑系统的基础功率值造成的影响，具体地，可以计算功率上限值与预测功率值之间的差值，若该差值小于基础功率值，则说明在下一时刻，系统的第一整机功率值(预测功率值与基础功率值之和)会超过功率上限值，很可能导致系统无法正常运行，则可以将功率上限值与基础功率值的差值，确定为图形处理单元的功率限制值。
89.举例来说，预测功率值为4700w，系统的基础功率值为200w，而功率上限值为4800w，则功率上限值减去预测功率值后得到的差值为100w，由于100w小于上述基础功率值，则可以计算功率上限值与基础功率值的差值，即4800w-200w＝4600w，可以将图形处理单元的功率限制值确定为4600w。
90.步骤104，基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，以使得所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值小于或等于所述功率上限值。
91.在得到图形处理单元的功率限制值后，可以向图形处理单元发送基于该功率限制值生成的功率限制指令，以对图形处理单元的最大运行功率进行限制。举例来说，在图形处理单元为搭载gaudi2芯片的gpu硬件加速卡的情况下，功率限制指令可以为“hlmi
–
p{power limit}”，其中“power limit”为功率限制值。
92.在本技术实施例中，可以在下一时刻到来时向图形处理单元发送上述功率限制指令，以避免过早限制功率造成的性能浪费。也可以在下一时刻到来前向图形处理单元发送上述功率限制指令，以进一步降低系统功率超支的风险，技术人员可以根据实际需要灵活调整发送上述功率限制指令的时机，本技术实施例对此并不进行具体限定。
93.进一步地，由于图形处理单元可能由多个子单元构成，例如，一个图形处理单元可以由8张gpu硬件加速卡构成。因此，在根据功率限制值对图形处理单元的功耗进行限制时，可以对图形处理单元中的每个子单元的最大功率进行限定，使所有子单元的最大功率总和不超过图形处理单元的功率限制值。
94.举例来说，若一个图形处理单元由8个gpu硬件加速卡构成，该图形处理单元对应的功率限制值为3200w，则可以向每个gpu硬件加速卡发送能够将其最大功率限制为400w的功率限制指令，将每个cpu硬件加速卡的最大功率限制为400w，以确保图形处理单元整体功耗不会超过3200w。
95.进一步地，对图形处理单元的功率进行限制后，还可以对相关信息进行日志记录，以便用户可以查询到相关日志，从而得知系统在运行过程中出现的问题，并基于此对系统供电进行优化、调整等后续处理。具体地，可以在每次对图形处理单元的功率进行限制后，存储本次功率限制日志(包括功率限制值、限制功率的时间、功率不足的瓦数等信息)至共享存储空间中，以便相关人员或程序进行调用。举例来说，用户可以使用ipmi oem command命令通过带外监测的方式查询上述功率限制日志。
96.综上，本技术实施例提供的一种功率控制方法，包括，获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，历史功率值与历史时刻具有一一对应关系；基于历史功率值确定图形处理单元在下一时刻的预测功率值；根据预测功率值和图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对图形处理单元的功率限制值；基于功率限制值对图形处理单元的功率进行限制，以使得系统在下一时刻的第一整机功率值小于或等于功率上限值。本技术能够基于图形处理单元的历史功率值确定出图形处理单元在下一时刻的预测功率值，并基于预测功率值对图形处理单元的功率值进行限制，避免下一时刻整个系统的整机功率值超过系统所能承载的功率上限，从而避免了整个系统由于供电不足而导致的运行错误，提升了系统运行的稳定性。
97.参照图2，图2示出了本技术实施例提供的另一种功率控制方法的步骤流程图，如图2所示，具体包括以下步骤：
98.步骤201，根据图形处理器单元的芯片识别信息和架构识别信息，确定所述图形处理单元的硬件信息。
99.由于目前市面上的gpu芯片型号众多，采用不同gpu芯片设计出的图形处理单元可能存在较大的差异，为了对不同种类的图形处理单元进行硬件监控，可以首先对图形处理
器单元的芯片型号、设计架构等信息进行识别，以便根据识别结果选取合适的方法获取其硬件监控信息。
100.具体地，在本技术实施例中，可以通过图形处理单元的硬件接口获取识别信息，其中，识别信息可以包括用于判断图形处理单元搭载的gpu芯片型号的芯片识别信息，以及用于判断图形处理单元的硬件架构的架构识别信息，通过芯片识别信息可以确定图形处理单元所搭载的gpu芯片型号，根据架构识别信息可以确定图形处理单元的硬件架构，从而将gpu芯片型号和硬件架构进行组合可以得到图形处理单元的硬件信息。
101.例如，在图形处理单元的硬件架构为开放计算加速器模块(open accelerator module，oam)，且该图形处理单元搭载的gpu芯片为gaudi2的情况下，可以通过图形处理单元的通用输入/输出端口(general purpose i/o ports，gpio)获取图形处理单元的project id(作为架构识别信息)和sku id(作为芯片识别信息)，通过project id可以判断该图形处理单元的硬件架构是否为开放计算加速器模块，通过sku id可以判断该图形处理单元搭载的gpu芯片是否为gaudi2，若确定该图形处理单元的硬件架构为oam，并确定该图形处理单元的gpu芯片为gaudi2，则该图形处理单元的硬件信息为gaudi2 oam gpu。
102.步骤202，根据所述硬件信息确定所述图形处理单元的硬件监控链路，并对所述硬件监控链路进行初始化操作。
103.通常来说，可以通过图形处理单元的硬件监控链路与图形处理单元进行通讯，并获取图形处理单元的硬件信息，这些硬件信息可以包括设备信息、温度信息、功耗信息、pcie信息、错误信息、fru信息等等。
104.由于不同硬件的图形处理单元的硬件监控链路可能不同，因此，在本技术实施例中，技术人员可以预先设置硬件与硬件监控链路的对应关系，以及各个硬件监控链路的初始化方法。得到图形处理单元的硬件信息后，可以根据上述对应关系确定该图形处理单元的硬件信息对应的硬件监控链路，并获取该硬件监控链路对应的初始化方法，从而根据该初始化方法对图形处理单元的硬件监控链路进行初始化。
105.具体地，在图形处理单元的硬件信息为gaudi2 oamgpu的情况下，该图形处理单元的硬件监控链路采用hlmi接口(对nvmi-me协议进行封装得到的接口)，可以采用hlmi接口对应的初始化方法，对图形处理单元的硬件监控链路进行初始化。
106.步骤203，通过所述硬件监控链路，获取所述图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值。
107.在对硬件监控链路初始化完成后，可以创建监控线程，该监控线程能够通过图形处理单元的硬件监控链路获取图形处理单元的监控信息。
108.举例来说，在图形处理单元的硬件信息为gaudi2 oam gpu，且图形处理单元所处硬件系统为gpu box的情况下，可以在gpu box的基本输入输出系统(basic input output system，bios)的ipmi_main进程中创建监控线程，并通过该监控线程对图形处理单元的硬件监控信息进行轮询，以获取图形处理单元在多个历史时刻对应的多个历史功率值。其中，ipmi_main进程为gpu box厂家指定的硬件监控进程，通过将本技术实施例需要使用的监控线程设置在ipmi_main进程中，可以更加符合程序设计规范，降低了实现本方案的代码的维护难度。
109.此外，在上述硬件监控线程中，还可以定义包含监控信息类型、获取监控信息的方
法以及错误处理方法的监控信息变量，以便硬件监控线程可以根据监控信息变量中的内容，获取监控信息。示例性地，在图形处理单元的硬件信息为gaudi2 oam gpu，且图形处理单元所处硬件系统为gpu box的情况下，上述定义监控信息变量的过程可以如下所示：
[0110][0111]
其中，static sgaudi2cmdparam表示监控信息变量的类型，sg_asgaudi2cmdparams[]表示监控信息变量名称，enable_state表示启用本条目，type_read_gaudi2_device_info表示需要监控设备信息，byted01readgaudi2deviceinfo表示监控设备信息需要调用的函数，byted01readgaudi2deviceinfoerr表示获取不到设备信息时需要执行的错误处理函数，type_read_gaudi2_temperatuer表示需要监控温度信息，byted01readgaudi2temp表示监控温度信息需要调用的函数，byted01readgaudi2temperr表示获取不到温度信息时需要执行的错误处理函数，type_read_gaudi2_power表示需要监控功耗信息，byted01readgaudi2power表示监控功耗信息需要调用的函数，byted01readgaudi2temperr表示获取不到功耗信息时需要执行的错误处理函数。
[0112]
在本技术实施例中，可以识别出不同硬件结构的图形处理单元的硬件信息，并根据这些硬件信息得到针对特定图形处理单元的硬件监控链路的初始化方法，完成对图形处理单元硬件监控链路的初始化操作，再通过硬件监控链路获取历史功率值，从而在系统搭载不同图形处理单元时均能顺利获取到历史功率值，提升了本方案的适应性和使用范围。
[0113]
步骤204，基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值。
[0114]
此步骤可参见步骤102，本技术实施例不再赘述。
[0115]
需要说明的是，在本技术实施例中，功率预测模型可以基于拉格朗日插值法构建，并采用基于拉格朗日插值法构建的功率预测模型确定图形处理单元在下一时刻的预测功率值，具体地，可参见如下子步骤2041至子步骤2042的方式。
[0116]
可选地，步骤204可以包括：
[0117]
子步骤2041，获取所述历史功率值对应的历史时刻。
[0118]
在本技术实施例中，在获取多个历史时刻对应的多个历史功率值的同时，还可以同步记录各个历史功率值对应的历史时刻。并建立各个历史功率值与历史时刻的对应关系。
[0119]
举例来说，以1秒为间隔获取3个历史功率值，若在12时12分12秒获取了历史功率
值a，则同时记录历史功率值a对应的历史时刻a，即12时12分12秒，在12时12分13秒获取了历史功率值b，则同时记录历史功率值b对应的历史时刻b，即12时12分13秒，在12时12分14秒获取了历史功率值c，则同时记录历史功率值c对应的历史时刻c，即12时12分14秒。则历史功率值a对应于历史时刻a，历史功率值b对应于历史时刻b，历史功率值c对应于历史时刻c。需要说明的是，上述历史时刻也可以不是具体的时间点，历史时刻可以体现时间差即可，例如，若定义历史时刻a为第1秒，则历史时刻b为第2秒，历史时刻c为第3秒。
[0120]
子步骤2042，将所述历史功率值和所述历史功率值对应的历史时刻，输入功率预测模型，得到所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值，其中，所述功率预测模型基于拉格朗日插值法构建。
[0121]
拉格朗日插值法是一种多项式插值方法。通过拉格朗日插值法，可以对实践中的某个物理量进行观测，在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点取到观测到的值。这样的多项式称为拉格朗日(插值)多项式。数学上来说，拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数。
[0122]
在本技术实施例中，可以基于拉格朗日插值法构建功率预测模型。
[0123]
举例来说，假设获取的历史功率值的数量为3个，分别为历史功率值x1、历史功率值x2和历史功率值x3，且历史功率值x1对应于历史时刻n1，历史功率值x2对应于历史时刻n2，历史功率值x3对应于历史时刻n3，则可以首先构建如下预判公式(公式1)：
[0124][0125]
根据上述预判公式可以得到以下公式2示出的拉格朗日基本多项式：
[0126][0127]
其中，x表示下一时刻，l0(x)、l1(x)和l2(x)均表示拉格朗日基本多项式。
[0128]
基于上述公式1和公式2，可以构造如下公式3所示的表达式：
[0129]
p(x)＝f(n1)l0(x)+f(n2)l1(x)+f(n3)l2(x)
ꢀꢀꢀ
公式3
[0130]
其中，p(x)表示图形处理单元在下一时刻的预测功率值。
[0131]
将l0(x)、l1(x)和l2(x)带入上述公式3所示的表达式可得如下公式4所示的功率预测模型：
[0132][0133]
在本技术实施例中，在历史功率值的数量为3个的情况下，可以将历史功率值x1、历史功率值x2和历史功率值x3，以及历史时刻n1、历史时刻n2和历史时刻n3带入上述公式4示出的功率预测模型，求解得到图形处理单元在下一时刻x的预测功率值p(x)。
design power，tdp)，并将上述散热设计功率值确定为图形处理单元的功率限制值。其中，散热设计功率值可以表征图形处理单元的散热能力可以支持的最大运行功率。
[0146]
需要说明的是，在第一整机功率值小于或等于功率上限值的情况下，还可以将图形处理单元的功率限制值设置为其他数值，例如，可以将图形处理单元的功率限制值设置为用户指定值。还可以直接取消对图形处理单元的功率限制，例如可以将功率限制值设置为无效值，也可以关闭针对图形处理单元的功率限制功能。技术人员可以根据实际需要灵活选择在第一整机功率值小于或等于功率上限值的情况下，设置功率限制值的方式，本技术实施例对此并不进行具体限定。
[0147]
步骤208，基于所述功率限制值确定各个子单元分别对应的子单元功率限制值。
[0148]
在本技术实施例中，所述图形处理单元由多个子单元构成，所述功率限制值包括各个所述子单元分别对应的子单元功率限制值。
[0149]
由于图形处理单元可能由多个子单元构成，例如，一个图形处理单元可以由8张gpu硬件加速卡构成。因此，在根据功率限制值对图形处理单元的功耗进行限制时，可以计算每个子单元对应的子单元功率限制值，再根据这些子单元功率限制值，对图形处理单元中的对应子单元的最大功率进行限定，使所有子单元的最大功率总和不超过图形处理单元的功率限制值。
[0150]
其中，子单元功率限制值可以根据子单元的数量，对图形处理单元对应的功率限制值取平均得到，也可以按照其他规则根据图形处理单元的功率限制值计算子单元功率限制值，本技术实施例对此并不进行具体限定。需要说明的是，各个子单元的子单元功率限制值的和值，应小于或等于图形处理单元的功率限制值。
[0151]
步骤209，根据所述子单元功率限制值限制对应子单元的功率。
[0152]
在得到各个子单元对应的子单元功率限制值之后，可以根据子单元功率限制值向对应的子单元发送功率限制值指令，以将各个子单元能够消耗的最大功率限制到子单元对应的子单元功率限制值。
[0153]
举例来说，若一个图形处理单元由8个gpu硬件加速卡构成，该图形处理单元对应的功率限制值为3200w，则可以向每个gpu硬件加速卡发送能够将其最大功率限制为400w的功率限制指令，将每个cpu硬件加速卡的最大功率限制为400w，以确保图形处理单元整体功耗不会超过3200w。
[0154]
在本技术实施例中，在图形处理单元由多个子单元构成的情况下，可以根据图形处理单元的功率限制值，确定各个子单元对应的子单元功率限制值，并采用子单元功率限制值对各个子单元进行功率限制，使构成图形处理单元的所有子单元能够消耗的功率总和不超过图形处理单元的功率限制值，提升了方案的使用范围，使之可以适应于更多的场景。
[0155]
可选地，步骤209可以包括：
[0156]
子步骤2091，获取所述子单元的核心温度值。
[0157]
通常情况下，子单元的核心温度越高则子单元的运行寿命越短，为了避免个别子单元的核心温度过高对寿命造成较大影响，在本技术实施例中，可以根据子单元的核心温度值确定各个子单元对应的子单元功率限制值，使核心温度值较高的子单元以较低的功率运行，使核心温度值较低的子单元以较高的功率运行。
[0158]
在获取到图形处理单元的功率限制值之后，可以获取图形处理单元中，各个子单
元的核心温度值。其中，核心温度值可以表示子单元中，gpu芯片的温度值。
[0159]
子步骤2092，根据所述核心温度值确定所述子单元对应的子单元功率限制值，使得所有子单元功率限制值的和值，小于或等于所述功率上限值与所述第一整机功率值之间的差值，且核心温度值较大的子单元的子单元功率限制值，大于核心温度值较小的子单元的子单元功率限制值。
[0160]
得到各个子单元的核心温度值后，可以确定各个核心温度值之间的大小关系，并根据该大小关系为各个子单元分配对应的子单元功率限制值，使得任意两个子单元之间，核心温度值较高的子单元对应的子单元功率限制值较低，核心温度值较低的子单元对应的子单元功率限制值较高，且所有子单元功率限制值的累加和小于或等于图形处理单元的功率限制值。其中，具体地分配过程可以基于各个子单元的核心温度值之间的比例值、差值等。
[0161]
举例来说，若图形处理单元的功率限制值为1260w，且图形处理单元包含3个子单元：子单元a、子单元b和子单元c，其中，子单元a的核心温度值为80摄氏度，子单元b的核心温度值为70摄氏度，子单元c的核心温度值为60摄氏度，则子单元a、b、c的核心温度之比为8:7:6，则可以按照各个子单元的核心温度值之间的比例，确定子单元a、b、c的子单元功率限制值之间的比值为6:7:8，在各个子单元的子单元功率限制值之和与图形处理单元的功率限制值相等的情况下，可以计算得到子单元a的子单元功率限制值为1260*6/21＝360w，子单元b的子单元功率限制值为1260*7/21＝420w，子单元c的子单元功率限制值为1260*8/21＝480w。
[0162]
本技术实施例中，在图形处理单元包含多个子单元的情况下，可以根据各个子单元的温度，基于图像处理单元的功率限制值为各个子单元进行个性化功率限制，降低了各个子单元之间温度不均的程度，有助于提升子单元的使用寿命。
[0163]
综上，本技术实施例提供的另一种功率控制方法，包括，获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，历史功率值与历史时刻具有一一对应关系；基于历史功率值确定图形处理单元在下一时刻的预测功率值；根据预测功率值和图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对图形处理单元的功率限制值；基于功率限制值对图形处理单元的功率进行限制，以使得系统在下一时刻的第一整机功率值小于或等于功率上限值。本技术能够基于图形处理单元的历史功率值确定出图形处理单元在下一时刻的预测功率值，并基于预测功率值对图形处理单元的功率值进行限制，避免下一时刻整个系统的整机功率值超过系统所能承载的功率上限，从而避免了整个系统由于供电不足而导致的运行错误，提升了系统运行的稳定性。
[0164]
参照图3，图3示出了本技术实施例提供的再一种功率控制方法的步骤流程图，如图3所示，具体包括以下步骤：
[0165]
步骤301，获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，所述历史功率值与所述历史时刻具有一一对应关系。
[0166]
此步骤可参见步骤201，本技术实施例不再赘述。
[0167]
步骤302，基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值。
[0168]
此步骤可参见步骤102和步骤204，本技术实施例不再赘述。
[0169]
步骤303，获取所述图形处理单元所处系统的基础功率值，并根据所述预测功率值
和所述基础功率值，确定所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值。
[0170]
在本技术实施例中，系统的基础功率值可能并不是恒定值，系统中还存在例如中央处理器(central processing unit，cpu)、随机存取存储器(random access memory，ram)等除图形处理单元之外的其他硬件，随着系统处理任务的不同，这些其他硬件的功耗也会发生变化，导致系统的基础功率值发生变化。通常来讲，系统处理的任务越繁重，系统中各个硬件的功耗也越高，总体而言，当系统中图形处理单元消耗的功率较高时，其他硬件消耗的功率一般也会比较高。因此，在本技术实施例中，可以获取图形处理单元与系统的功率关系，并基于功率关系和预测功率值确定系统的基础功率值。
[0171]
具体地，可以根据图形处理单元的功率值与其他硬件的功率值之间的功率关系，确定出在图形处理单元消耗预测功率值的情况下，其他硬件需要消耗的功率值，得到系统的基础功率值。
[0172]
举例来说，根据多个历史时刻的历史功率值得到预测功率值为500w，若图形处理单元的功率值与其他硬件的功率值之间的功率关系为固定比例关系(例如，图形处理单元的功率值与其他硬件的功率值之间的比例为1/0.2)，则计算可得，在图形处理单元消耗500w的情况下，其他硬件的功率值为500*0.1＝50w，则可以预测出系统在下一时刻的基础功率值为50w。
[0173]
此外，上述功率关系还可以为其他关系，例如指数关系等，技术人员可以根据测量、实验等方式确定上述功率关系，本技术实施例不做具体限定。
[0174]
在得到基础功率值之后，可以将预测功率值与基础功率值相加，得到系统在下一时刻的第一整机功率值。
[0175]
步骤304，在所述第一整机功率值大于所述系统的功率上限值的情况下，基于所述功率上限值与所述基础功率值的差值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；其中，所述功率上限值包括所述系统的电源最大输出功率值或电源额定功率值。
[0176]
此步骤可参见上述步骤206，本技术实施例不再赘述。
[0177]
步骤305，在所述基础功率值与所述预测功率值的和值，小于或等于所述功率上限值的情况下，获取所述图形处理单元的散热设计功率值，并基于所述散热设计功率值确定所述图形处理单元的功率限制值。
[0178]
此步骤可参见上述步骤207，本技术实施例不再赘述。
[0179]
步骤306，基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，以使得所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值小于或等于所述功率上限值。
[0180]
子步骤3061，获取所述图形处理单元的能效比。
[0181]
考虑到图形处理单元的型号、种类繁多，某些图形处理单元可能不具备最大功率限制功能，无法直接将其最大功率设置为功率限制值，这种情况下，还可以通过分配给图形处理单元的任务量控制图形处理单元的功耗，可以限制分配给图形处理单元的任务量，使图像处理单元在处理任务时的功耗不会超过功率限制值。
[0182]
具体地，可以预先对图形处理单元进行测试并确定图形处理单元的能效比，能效比可以表示图形处理单元的算力与功耗的比值，例如某个图形处理单元的能效比可以为3w/tops，其中，tops是tera operations per second的缩写，是用于衡量处理器运算能力的单位，1tops代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作。
[0183]
子步骤3062，基于所述能耗比和所述功率限制值为所述图形处理单元分配目标任务量；其中，所述图形处理单元处理所述目标任务量所消耗的功率值小于或等于所述功率限制值。
[0184]
在本技术实施例中，通过针对图形处理单元的功率限制值和能效比，可以计算出针对图形处理器的目标任务量，该目标任务量在被该图形处理单元处理时，图形处理单元所消耗的功率值小于或等于该功率限制值。
[0185]
举例来说，若某一图形处理单元的功率限制值为500w，且该图形处理单元的能效比为5w/tops，则计算可得，在图形处理单元以500w的功率运行时，其运算能力为100tops，则该图形处理单元对应的目标任务量可以为小于或等于100tops的值。
[0186]
需要说明的是，在图形处理单元由多个子单元构成的情况下，还可以为各个子单元分配子单元任务量，使所有子单元任务量的和值等于目标任务量。进一步地，还可以采用与子步骤2091至子步骤2092中类似的方法，根据各个子单元的核心温度值和图形处理单元的目标任务量，为各个子单元分配合适的子单元任务量，使各个子单元之间的核心温度值趋于一致，提升图形处理单元的使用寿命。
[0187]
综上，本技术实施例提供的再一种功率控制方法，包括，获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，历史功率值与历史时刻具有一一对应关系；基于历史功率值确定图形处理单元在下一时刻的预测功率值；根据预测功率值和图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对图形处理单元的功率限制值；基于功率限制值对图形处理单元的功率进行限制，以使得系统在下一时刻的第一整机功率值小于或等于功率上限值。本技术能够基于图形处理单元的历史功率值确定出图形处理单元在下一时刻的预测功率值，并基于预测功率值对图形处理单元的功率值进行限制，避免下一时刻整个系统的整机功率值超过系统所能承载的功率上限，从而避免了整个系统由于供电不足而导致的运行错误，提升了系统运行的稳定性。
[0188]
本技术实施例提供的功率控制方法，执行主体可以为功率控制装置。本技术实施例中以功率控制装置执行功率控制方法为例，说明本技术实施例提供的功率控制装置。
[0189]
参照图4，图4是本技术实施例提供的一种功率控制装置的框图，如图4所示，该功率控制装置包括：
[0190]
历史功率值模块401，用于获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，所述历史功率值与所述历史时刻具有一一对应关系.
[0191]
预测功率值模块402，用于基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值。
[0192]
功率限制值模块403，用于根据所述预测功率值和所述图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值。
[0193]
功率限制模块404，用于基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，以使得所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值小于或等于所述功率上限值。
[0194]
可选地，所述预测功率值模块包括：
[0195]
历史时刻子模块，用于获取所述历史功率值对应的历史时刻。
[0196]
预测功率值子模块，用于将所述历史功率值和所述历史功率值对应的历史时刻，输入功率预测模型，得到所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值，其中，所述功率预测
模型基于拉格朗日插值法构建。
[0197]
可选地，所述功率限制值模块包括：
[0198]
第一整机功率值模块，用于获取所述图形处理单元所处系统的基础功率值，并根据所述预测功率值和所述基础功率值，确定所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值。
[0199]
第一功率限制值子模块，用于在所述第一整机功率值大于所述系统的功率上限值的情况下，基于所述功率上限值与所述基础功率值的差值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；其中，所述功率上限值包括所述系统的电源最大输出功率值或电源额定功率值。
[0200]
第二功率限制值子模块，用于在所述第一整机功率值小于或等于所述功率上限值的情况下，获取所述图形处理单元的散热设计功率值，并基于所述散热设计功率值确定所述图形处理单元的功率限制值。
[0201]
可选地，所述第一整机功率值模块包括：
[0202]
基础功率值子模块，用于获取所述图形处理单元在空载状态时，所述图形处理单元的空载功率值，以及所述图形处理单元所处系统的第二整机功率值，并基于所述空载功率值和所述第二整机功率值确定所述系统的基础功率值，或者，获取所述图形处理单元与所述系统的功率关系，并基于所述功率关系和所述预测功率值确定所述系统的基础功率值。
[0203]
可选地，所述图形处理单元由多个子单元构成，所述功率限制值由各个所述子单元分别对应的子单元功率限制值构成，所述功率限制模块包括：
[0204]
子单元功率限制值子模块，用于基于所述功率限制值确定各个子单元分别对应的子单元功率限制值。
[0205]
功率限制子模块，用于根据所述子单元功率限制值限制对应子单元的功率。
[0206]
可选地，所述子单元功率限制值子模块包括：
[0207]
温度值子模块，用于获取所述子单元的核心温度值。
[0208]
子单元功率限制值确定子模块，用于根据所述核心温度值确定所述子单元对应的子单元功率限制值，使得所有所述子单元功率限制值的和值，小于或等于所述功率上限值与所述第一整机功率值之间的差值，且核心温度值较大的子单元的子单元功率限制值，大于核心温度值较小的子单元的子单元功率限制值。
[0209]
可选地，所述功率限制模块包括：
[0210]
能效比子模块，用于获取所述图形处理单元的能效比。
[0211]
目标任务量子模块，用于基于所述能耗比和所述功率限制值为所述图形处理单元分配目标任务量；其中，所述图形处理单元处理所述目标任务量所消耗的功率值小于或等于所述功率限制值。
[0212]
可选地，所述历史功率值模块包括：
[0213]
硬件信息子模块，用于根据图形处理器单元的芯片识别信息和架构识别信息，确定所述图形处理单元的硬件信息。
[0214]
初始化子模块，用于根据所述硬件信息确定所述图形处理单元的硬件监控链路，并对所述硬件监控链路进行初始化操作。
[0215]
历史功率值子模块，用于通过所述硬件监控链路，获取所述图形处理单元在多个
历史时刻的多个历史功率值。
[0216]
综上，本技术实施例提供的一种功率控制装置，包括，历史功率值模块，用于获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，历史功率值与历史时刻具有一一对应关系；预测功率值模块，用于基于历史功率值确定图形处理单元在下一时刻的预测功率值；功率限制值模块，用于根据预测功率值和图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对图形处理单元的功率限制值；功率限制模块，用于基于功率限制值对图形处理单元的功率进行限制，以使得系统在下一时刻的第一整机功率值小于或等于功率上限值。本技术能够基于图形处理单元的历史功率值确定出图形处理单元在下一时刻的预测功率值，并基于预测功率值对图形处理单元的功率值进行限制，避免下一时刻整个系统的整机功率值超过系统所能承载的功率上限，从而避免了整个系统由于供电不足而导致的运行错误，提升了系统运行的稳定性。
[0217]
本技术实施例中的功率控制装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为gpu box、手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(mobile internet device，mid)、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，还可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
[0218]
本技术实施例中的功率控制装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为linux、windows操作系统等，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
[0219]
本技术实施例提供的功率控制装置能够实现图1至图3的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
[0220]
可选地，如图5所示，本技术实施例还提供一种电子设备m00，包括处理器m01和存储器m02，存储器m02上存储有可在所述处理器m01上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器m01执行时实现上述功率控制方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0221]
需要说明的是，本技术实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
[0222]
图6为实现本技术实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
[0223]
该电子设备1000包括但不限于：射频单元1001、网络模块1002、音频输出单元1003、输入单元1004、传感器1005、显示单元1006、用户输入单元1007、接口单元1008、存储器1009、以及处理器1010等部件。
[0224]
本领域技术人员可以理解，电子设备1000还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1010逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图6中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布
置，在此不再赘述。
[0225]
其中，处理器1010，用于获取图形处理单元在多个历史时刻的多个历史功率值；其中，所述历史功率值与所述历史时刻具有一一对应关系；基于所述历史功率值确定所述图形处理单元在下一时刻的预测功率值；根据所述预测功率值和所述图形处理单元所处系统的功率上限值，确定针对所述图形处理单元的功率限制值；基于所述功率限制值对所述图形处理单元的功率进行限制，以使得所述系统在所述下一时刻的第一整机功率值小于或等于所述功率上限值。
[0226]
综上，本技术能够基于图形处理单元的历史功率值确定出图形处理单元在下一时刻的预测功率值，并基于预测功率值对图形处理单元的功率值进行限制，避免下一时刻整个系统的整机功率值超过系统所能承载的功率上限，从而避免了整个系统由于供电不足而导致的运行错误，提升了系统运行的稳定性。
[0227]
应理解的是，本技术实施例中，输入单元1004可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)10041和麦克风10042，图形处理器10041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1006可包括显示面板10061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板10061。用户输入单元1007包括触控面板10071以及其他输入设备10072中的至少一种。触控面板10071，也称为触摸屏。触控面板10071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备10072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
[0228]
存储器1009可用于存储软件程序以及各种数据。存储器1009可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器1009可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器x09可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synch link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本技术实施例中的存储器1009包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0229]
处理器1010可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器1010集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1010中。
[0230]
本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述功率控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0231]
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器rom、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等。
[0232]
本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述功率控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0233]
应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
[0234]
本技术实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述功率控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0235]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
[0236]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0237]
上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。