[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

摘要

公开了用于便携式计算设备(“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，随着热干扰源消耗更多的功率，产生的热能的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的是，多个热干扰源不同地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服务质量(“QoS”)的最佳性能水平设置组合，同时将传感器处的热能水平保持在预先确定的温度门限之内。

主权项

一种用于便携式计算设备(“PCD”)中的多相关学习热管理的方法，所述方法包括：对所述PCD中的多个温度传感器进行监控；从所述多个温度传感器中的一个温度传感器接收中断信号，其中，所述中断信号指示已经超过与所述温度传感器相关联的目标温度门限的警报；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；按照基于时间的间隔，对来自所述多个温度传感器中的一个或多个温度传感器的温度信号进行采样，其中，按照基于时间的间隔对来自给定温度传感器的所述温度信号进行采样，生成可操作以被映射为与所述给定温度传感器相关联的散热曲线的数据；从所述多个温度传感器中的一个或多个温度传感器接收稳定的温度信号，其中，所述稳定的温度信号与周围环境温度相关联；对所述多个处理部件中的每个处理部件的所述性能水平进行递增，以学习用于所述多个处理部件的性能水平组合，所述性能水平组合产生多达并且位于与所述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之内的热能水平；与下列各项相关联地将所学习到的性能水平组合存储到热设置数据库中：所述多个温度传感器中的每个温度传感器、所述周围环境温度、热能水平、以及与所述多个温度传感器中的每个温度传感器相关联的所述散热曲线；从所学习到的性能水平组合中选择最佳性能水平组合，并且利用所选择的最佳性能水平组合来更新动态缓解表；以及向所述多个处理部件应用所选择的最佳性能水平组合，其中，应用所选择的最佳性能水平组合产生用于清除第一警报的热能水平。