标签：title 调整 优化 moni 实现 文档 www strong 框架
本文作为一个提供挈领的介绍性文档，后面会以此展开，逐渐丰富。
针对一个PM feature进行开发，设计模型是第一步。模型设计好之后，还要保留参数接口，可以基于这些参数针对特殊个体进行优化。
建立一个可以快速迭代、准确可靠、可量化的验证环境尤其重要。一方面可以验证设计的模型是否有效、正确；另一方面还可以调整找到最适合的参数。
针对嵌入式设备来说，最主要的是达到性能和功耗的平衡：在满足性能要求的前提下，尽量降低功耗。
这就涉及到如何去量化性能（Performance）和功耗（Power）。
量化功耗比较简单，可以通过Power Monitor在测量点获得数据（测量点的确定很重要！）；
量化性能就比较复杂了，针对不同的功能模块，需要不同的性能分析工具。
另外，针对不同的模块，可能需要产生特定的workload。
最后，可读性强的统计信息或者可视化图表也更有利于得出分析结果。
以LISA为例，可以使用workload rt-app产生特定调度侧率，运行时间，运行在特定CPU上的线程，保证运行环境一致。
通过devlib可以获得测试过程中的Power Monitor数据。
然后通过IPython脚本在浏览器中生成可视化图表和统计信息。
一般开发模型
1.设计模型：根据需求在已有框架中设计新的模型（Thermal中的IPA），或者设计一个全新的功耗模型（如EAS）。目前阶段主要是跟踪追随现有功耗模型。
2.内核实现：基于之前功耗模型，在内核中代码实现。
3.验证环境：建立验证模型的环境，一方面要有量化Performance的工具，另一方面还需要量化Power的工具。
4.模型正确与否?：通过验证环境可以查看模型是否符合预期，如果不符合就重新进行设计。
5.调整模型：根据第4步验证结果，重新调整模型缺陷。
6.优化算法：验证算法是否高效，是否更有效的提升Performance，降低Power。
Thermal Framework
cpufreq Framework
cpuidle Framework
…
Android Power HAL
Workload Automation
PyVISA
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标签：title 调整 优化 moni 实现 文档 www strong 框架
原文地址：http://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/6229978.html
