歌曲封面 未知作品

本站已加入Not By AI项目

使用HTTPS加密

本站已加入博客录 随机博客

粤公网安备44040402000217号

粤ICP备2023130441号

萌ICP备20241924号

网站已运行 1 年 353 天 0 小时 1 分

Powered by Typecho & Sunny

5 online · 994 ms

Title

Uperf基本参数解析

Emotion

·

·

142次阅读
Article
⚠️ 本文最后更新于2024年04月12日,已经过了246天没有更新,若内容或图片失效,请留言反馈

Uperf是一个Android用户态性能控制器😉
用户态性能控制器:俗称“调度”。是一个在Android操作系统中用于管理和控制设备性能的工具。它会在应用程序和系统服务在运行时调整设备的性能参数,以优化用户体验和响应速度。运行在用户态(Userspace)也意味着它不属于内核空间,而是作为普通的应用程序或服务运行。这使得性能控制器能够更灵活地响应各种性能需求,且具有泛用性,而无需修改或重新编译内核。

处理器功耗模型
这是通过实验精准测试的数据建立的功耗模型,在调度中起到了决定性的作用,我们可以微调功耗模型,使某个集群的调度偏激进或者保守,达到我们希望的效果。

efficiency(相对性能):该集群cpu单核相对于A531.0Ghz的同频性能。用以计算该集群能耗比。

typicalPower(基准功耗):决定了核心集群的趋向,基准功耗越高,调度相对保守。

typicalFreq(基准频率):绑定基准功耗的频率。调低会使调度认为该集群能耗比差,不应大幅调整。或者两者一起修改。

sweetFreq(甜点频率):需要升到的频率越高,延迟越大。甜点频率以下的升频不受到升频延迟的影响。

planFreq(目标频率):非重负载升频首先选择的目标频率。

freeFreq(自由频率):即集群可以达到的最低频。

单位都是Ghz。

CPU调频参数相关
baseSampleTime/baseSlackTime(采样周期):按此周期采样CPU频率。后者在cpu空载时生效。减少也许会减少本就微不足道的轮询花销,也会减慢突发负载时cpu的反映速度。

latencytime(升频最小延迟):从低性能集群最低频 到 最高性能集群最高频率 的最小延迟。0~10.0

slowLimitPower(长期功耗限制):顾名思义。

fastLimitPower(短期功耗限制):可以理解为限制的峰值功耗,超过长期功耗限制的部分会消耗缓冲池,消耗完毕后恢复slowLimitPower长期功耗限制。

fastLimitCapacity(短期功耗限制容量):应当是和上面的短期功耗限制协同作用。yc给出的是个不标准的单位瓦秒。我举个例子说明:假设容量是20,那么功耗超过了长期功耗达到了短期功耗,那么就会容量就会减少直到为0。cpu被迫降频到长期功耗水平。0~999.0

fastLimitRecoverScale(短期功耗限制容量恢复缩放因子):能耗低于slowLimitPower时,能耗缓冲池余量根据缩放因子恢复,直到功耗限制容量fastLimitCapacity。0.1~10.0

PredictThd(分支预测阈值):如果CPU集群最大负载增加量大于此阈值,集群调频使用预测的负载值并忽略latencyTime。0~1.0

margin(性能余量):顾名思义。

burst(额外的性能余量):忽略升频最小延迟latencyTime与功耗限制。适合用于处理突发的、短暂的负载高峰。

guideCap(启用引导EAS任务调度负载转移):根据能耗模型引导EAS调度器放置任务。

limitEffciency(整体能耗限制):低性能集群最大频点能效值不高于高性能集群当前频点的能耗值。大意是通过功耗模型计算功耗,适时把任务交由大核处理达到更好的能效。

根据性能负载计算性能需求, 需求=负载+(1-负载)* (性能余量margin+额外性能余量burst) ,那么这个公式有什么含义呢?
这个公式基于负载 load 来计算所需的性能需求 demand。load 是当前的负载值,margin 是一个额外的性能余量,通过 (1 - load) 这个因子,其实际上是在调整 margin 和 burst 的权重。在负载较低时,预留更多的性能余量保证流畅,而在负载较高时进一步限制余量。这一机制的考虑是基于cpu频率与功耗的非线性增长,且正常情况下的高负载持续时间普遍不长。所以在低频低负载的时候预留更多余量,高频时限制余量减少额外的功耗。介绍完这个基于负载预测和当前负载来计算性能需求的机制,我们再引入PredictThd 来使用这个公式。CPU集群最大负载增加量大于PredictThd后,直接使用PredictThd代替预测负载load,为性能需求demand设定了一个上限,又设置了一个忽略latencyTime的特性,使cpu可以直接达到被设定的demand,尽可能减少使用中感知到的卡顿。 以上内容可以使用分洪水闸理解,本质上是需要使洪水(突发负载)最快流过具有高度惩罚的闸口(CPU功耗的非线性增长)。我们需要选择最合适的高度,在 高度惩罚 与 使水最快流过 两者间取得平衡点。

功能模块的参数预设段
在这里定义不同模式(如powersave,balance等)。每组参数预设必须包含 idle, touch, trigger, gesture, junk, switch,如下样例所示。

♾️ json 代码:
"balance": {
  "*": {
  },
  "idle": {
  },
  "touch": {
  },
  "trigger": {
  },
  "gesture": {
  },
  "junk": {
  },
  "switch": {
  }

} 

参数值采用层叠样式表的设计方式,后方参数有更高优先级,会覆盖默认参数。 以下示例展示cpu.baseSampleTime的覆盖关系:

/initial/cpu 中定义 baseSampleTime 全局默认值为0.01
/presets/balance/ * 中定义 baseSampleTime 在该参数预设默认值为0.02,覆盖全局默认值0.01
/presets/balance/junk 中定义 baseSampleTime 在idle场景值为0.04,覆盖该参数预设默认值0.02
最后,在junk(掉帧)状态下的 baseSampleTime 为0.04。

♾️ json 代码:
"initials": {
  "cpu": {
    "baseSampleTime": 0.01,
  }
},
"presets": {
  "balance": {
    "*": {
      "cpu.baseSampleTime": 0.02
    },
    "junk": {
      "cpu.baseSampleTime": 0.04
    }
  }
}

😊

现在已有 0 条评论,2 人点赞
Emotion
请手动关闭typecho评论设置中的“开启反垃圾保护”复选框
搜 索 消 息 足 迹
你还不曾留言过..
你还不曾留下足迹..
博主 不再显示
博主