[发明专利]用于便携式计算设备中的片上系统的多相关学习热管理的系统和方法

说明书

背景技术

便携式计算设备(“PCD”)正成为个人和专业人士层面上的人员的必需品。这些设备可以包括蜂窝电话、便携式数字助理(“PDA”)、便携式游戏控制台、掌上型计算机和其它便携式电子设备。

PCD的一个独特的方面在于它们通常并不具有像风扇之类的有源冷却设备，经常在诸如膝上型计算机和台式计算机之类的大型计算设备中找到所述有源冷却设备。PCD可以不使用风扇而是依赖电子封装的空间布置，使两个或更多有源和发热部件不邻近于彼此地放置。很多PCD还可以依赖于诸如散热器之类的无源冷却设备来管理共同地形成各个PCD的电子部件之间的热能。

现状是PCD通常在尺寸方面受限，并且因此，用于PCD内的部件的空间经常非常珍贵。就其本身而言，在PCD内通常没有足够的空间供工程师和设计师通过使用无源冷却部件的巧妙空间布置或者策略性的放置来缓解处理部件的热性能下降或者故障。因此，当前的系统和方法依赖于嵌入在PCD芯片上的各种温度传感器来监控热能的消散。由于温度传感器被映射到各个处理部件，因此可以使用它们的测量值来触发针对这些处理部件的热管理技术的应用。

然而，当前的系统和方法经常没有考虑多个热干扰源(aggressor)(诸如，处理器)和多个温度传感器之间的热关系。就其本身而言，响应于温度读数，当前的系统和方法可能未基于目标温度来最佳地调整PCD中的所有热干扰部件的设置。因此，本领域中需要的是用于PCD中的多相关学习热管理的系统和方法。更具体地，本领域中需要的是学习PCD的热特性，并且然后基于对于热干扰源的设置调整的热响应来更新热特性以改善未来的热能管理的系统和方法。此外，本领域中需要的是基于对于热干扰源的设置调整的热响应来估计环境温度并且补偿PCD的热特性以改善热能管理的系统和方法。

发明内容

公开了用于在便携式计算设备(“PCD”)中实现的多相关学习热管理(“MLTM”)技术的方法和系统的各个实施例。特别地，在很多PCD中，由PCD中的单个温度传感器测量的热能水平可能归因于多个处理部件，即，热干扰源。通常地，随着由各个处理部件消耗的功率越多，产生的热能产生可能造成将超过与位于该芯片周围的温度传感器相关联的温度门限，从而迫使牺牲PCD的性能以努力降低热能产生。有利地是，MLTM系统和方法的实施例认识到，多个热干扰源影响单个温度传感器的温度读数，并且寻求识别和应用用于优化QoS的最佳性能水平设置组合，同时将热能水平保持在预先确定的温度门限之内。

MLTM方法的示例性实施例针对PCD中的多个处理部件中的每个处理部件，规定离散数量的性能水平。如本领域的普通技术人员认识到的，性能水平中的每个性能水平或者槽设置与被供给一个或多个处理部件的电力频率相关联。接下来，可以规定与位于芯片周围的多个温度传感器中的每个温度传感器相关联的目标温度门限。针对用于指示已经超过目标温度门限的警报的中断信号，来监控温度传感器。

如果之前已经超过该目标温度，并且性能水平组合成功地应用于处理部件以清除警报，则可以应用先前学习到的性能水平组合。如果先前结合已经被超过的目标温度未学习到最佳性能水平组合，则可以将用于多个处理部件中的每个处理部件的性能水平设置为最小性能水平。随后，可以按照基于时间的间隔，对来自温度传感器的温度信号进行采样，以生成与第一温度传感器相关联的散热曲线。一旦识别出来自温度传感器的稳定的温度信号，该稳定的温度就可以与周围环境温度相关联。特别地，如本领域的普通技术人员认识到的，该PCD所暴露到的周围环境温度可能影响来自该PCD的热能消散的速率。

接下来，可以对所述多个处理部件中的每个处理部件的性能水平(即，槽设置或者供给的功率电平)进行系统性递增，以学习用于所述多个处理部件的性能水平组合，其中所述性能水平组合产生位于该温度传感器的目标温度门限之内的热能水平。可以将针对这些处理部件识别的性能水平的所有有效组合作为学习到的性能水平组合，与温度传感器、周围环境温度、目标温度和散热曲线相关联地存储在热设置数据库中。根据性能水平的有效组合，可以选择最佳性能水平组合，并且将其应用于多个处理部件，因此将热能水平驱动至目标温度之内，同时优化QoS。可以将最佳性能水平组合存储在动态缓解表中，使得在传感器识别到造成目标温度再次被超过的热事件的情况下，可以快速地识别和应用该最佳性能水平组合。特别地，可以基于该热事件时活动的干扰源的槽设置，从有效组合中选择最佳性能水平组合。用该方式，可以基于与活动的热干扰源的槽设置的多相关性连同产生的温度与目标温度的相对接近度，来选择最佳槽设置。