IPA（Intelligent Power Allocator）模型的核心是利用PID控制器，Thermal Zone的溫度作為輸入，可分配功耗值作為輸出，調節Allocator的頻率和電壓值。

由Power Management一般開發模型可知，包括模型建立，模型實現，驗證。

1 IPA模型

PID控制器在Sustainable Power基礎上，根據當前溫度和Control Temp之間的差值，來調節可分配功耗值的大小，進而調節Cooling裝置的狀態，也即調整OPP（Voltage和Frequency組合）。

所謂Sustainable Power是在不同OPP情境下，某一個最大OPP的溫度保持基本穩定。比其大者，溫度上升明顯；比其小者溫度保持不變或者下降。這可以通過監測不同OPP對應的溫度值，得到一個Sustainable Power。

另一個就是根據當前環境預估下一個場景功耗值。一般認為包括兩部分Dynamic Power和Static Leakage，這是由實測過程中得出的經驗。Dynamic Power可以認為跟Voltage和Frequency相關；Static Leakage跟Voltage和Temperature有關。根據實測得到的資料，進行分析得到最吻合資料的一組算式。由於的HiKey實測中，Static Leakage比較小，就被忽略了。所以最終Power值就只跟Voltage和Frequency相關，據此就可以算出OPP對應的功耗值。OPP和功耗之間就建立了聯絡。

在一個重要引數就是PID控制器的引數P、I、D的確定，這部分也存在一定的經驗值。需要測試幾組不同引數，然後看溫度控制效果。

2 IPA測試環境

1. 在最靠近CPU的地方引出測試點。

2. 接出Ground、V+、V-到ARM Energy Probe。

3. 通過軟體設定特殊狀態：

1. 對於sustainable power需要將8核跑在100%workload。

2. 對於測試Cluster Power和CPU Power就比較複雜，下面單列。

4. 使用Ipython指令碼讀取Thermal Zone溫度和測試點功耗。

HiKey對應的Cluster和CPU功耗狀態如下：

圖表 1 HiKey Cluster和CPU狀態

3 IPA重要引數

sustainable-power

圖表 2 Sustainable power

sustainable-power在thermal-zone裡面，是因為測量的溫度是基於thermal-sensors的，然後每個thermal-zone包含若干trips和cooling-maps。

通過觀察溫度，在729MHz的時候溫度不會增加，在960MHz的時候溫度緩慢增加，在1200MHz的時候溫度增加很快。所以確定sustainable-power在960MHz。

在Thermal框架中有一個work queue會去輪詢thermal_zone_device_check，根據Trip型別不同會執行不同的delay，passive模式100ms，其他1000ms。

control_temp

IPA模型有兩個溫度引數很重要，當溫度低於65C的時候IPA處於關閉模式，reset PID控制器。當溫度高於65C，IPA開始起作用；75C是IPA的control_temp，也即高於75C，IPA就會考慮降低可分配功耗，以達到降低溫度的目的。

圖表 3 Thermal Zones DTS

對於cooling-maps，需要上下兩張圖結合理解。trip表示在target開始啟動cooling；contribution是針對對個Allocator進行權重分配；cooling-device引數是<裝置 min max>。這裡面設定的min和max需要在cooling-min-level和cooling-max-level之間。cpufreq會將對應值轉換成OPP對應的voltage和frequency進行設定。

dynamic-power-coefficient

echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu[1…7]/online，關閉CPU1-CPU7，只保留CPU0。

echo mem > /sys/power/state，通過對核心程式碼hack使SoC相對於CPU0工作狀態，逐漸關閉CPU0，Cluster0，整個SoC。得到如下資料：

圖表 4 HiKey功耗測試資料

功耗計算公式：

power = dyn_coeff * (freq * volt^2) + static_coeff * F(volt) * F(Temp)

Dynamic power = capacitance * (freq * volt^2)

圖表 5 Cluster係數計算

圖表 6 Cluster線性圖表

圖表 7 CPU功耗係數計算

圖表 8 CPU線性圖示

由以上Cluster和CPU的coefficient得到，dynamic-power-coefficient = (0.298 + (0.054/4 CPUs)) * 1000 = 311。

LINEST：使用最小二乘法對已知資料進行最佳直線擬合，然後返回描述此直線的陣列。

4 IPA實現

Power Allocator的結構體，包括三個核心函式power_allocator_bind、power_allocator_unbind、power_allocator_throttle。

初始化PID控制器的引數並且將power_allocator_params繫結到tz->governor_data。

PID引數

從DTS獲得的引數可知，temperature_threshold = control_temp - switch_on_temp = 75000-65000 = 10000。

tz->tzp->k_po = int_to_frac(sustainable_power) /temperature_threshold =3326*1024/10000=340.5824

tz->tzp->k_pu = int_to_frac(2 * sustainable_power) /temperature_threshold =3326*2*1024/10000=681.1648

tz->tzp->k_i = int_to_frac(10) / 1000 = 10*1024/1000=10.24

另兩個引數tz->tzp->k_d、tz->tzp->integral_cutoff預設為0。

PID控制器

圖表 9 power_allocator_throttle流程

power_allocator_throttle作為IPA的調節功能，首先判斷當前溫度是否小於switch_on_temp。如果小於的話，就不進入PID調節，分配最大可用功耗。反之，則使用PID進行功耗分配。當PID調節一段時間後，如果溫度低於switch_on_temp時，PID控制器的所有引數也會被重啟，所以PID控制器也會得到糾正。

圖表 10 allocate_power流程

allocate_power作為IPA的核心，遍歷所有thermal_instances，獲得actor數目及其權重；然後計算每個actor的max_power、weighted_req_power和所有actor的max_allocatable_power、total_weighted_req_power。

pid_controller根據control_temp、max_allocatable_power即pid引數計算出power_range作為下一次分配的功耗預算。

divvy_up_power基於weighted_req_power、max_power、num_actors、total_weighted_req_power、power_range在每個actor之間分配可用功耗，得出granted_power。

power_actor_set_power根據分配到的功耗設定cooling裝置。cdev->ops->power2state將功耗值轉換成cooling裝置狀態值，thermal_cdev_update的cdev->ops->set_cur_state對cooling進行設定。至此完成整個Thermal Zone的調節。

有幾個重要的概念，thermal_instance指的是特定thermal_zone中特定trip上的cooling裝置；power actor是一個功耗消耗實體，並且可進行功耗狀態轉換，能通過調節狀態達到調節功耗的目的；actor的權重，預設是1024，如果比較重要可以增加weight值，反之可以減小。功耗分配不是基於req_power而是weighted_req_power。

IPA的缺陷：PID控制器在週期性tick環境下效果比較好，如果不規則重複則可能表現不太好，比如中斷觸發。