[发明专利]一种Android设备上应用程序能耗预测方法

说明书

本发明涉及一种Android设备上应用程序能耗预测方法。该方法包括：1)通过全系统模拟软件运行Android系统，并安装应用程序；2)记录系统状态并运行应用程序，收集开启的线程的信息；3)通过Android系统重现记录的操作序列的执行顺序；以每次进程调度为单位记录每一个预设的时间段中应用程序的能耗数据；4)对每个线程标注其运行时间，迭代处理步骤3)，直到每一轮迭代得到的能耗数据的差值小于一设定的阈值时停止迭代，得到应用程序能耗预测结果。本发明能够在不需要使用物理设备的基础上，给定系统版本和设备类型，测量Android系统中应用的运行时能耗。

技术领域

本发明提供一种运行Android系统的设备上的应用程序使用电能多少的评估预测方法，具体涉及一种基于Gem5全系统模拟器上的应用能耗事件记录和重放的能耗测量方法。

背景技术

Android系统，中文俗称安卓，是一个基于Linux内核的开放移动操作系统，由Google成立的Open Handset Alliance(OHA，开放手持设备联盟)持续领导与开发，主要设计用于触屏移动设备如智能手机和平板电脑。2010年末数据显示，仅正式推出两年的Android操作系统在市场占有率上已经超越称霸逾十年的诺基亚Symbian系统，成为全球第一大智能手机操作系统。在2014年Google I/O开发者大会上Google宣布过去30天里有10亿台活跃的安卓设备，相较于2013年6月则是5.38亿。Android在适配智能手持设备的同时，也推出了Android Wear、Android TV和Android Auto等其他领域的分支系统。

由于Android系统主要应用在移动设备上面(Android移动手持设备和AndroidWear分支系统)，这些设备大多依赖于电池的供电，所以Android系统上面应用的能耗预测和分析就显得格外重要。在以往的研究工作中已经有若干相关的工作。

Shuai Hao在2012年GREENS会议上发表的《Estimating Android applications'CPU energy usage via bytecode profiling》这篇研究工作中，提出了一种基于对应用的字节码进行分析和能耗统计的方法。该方法的每种字节码的能耗统计信息，是通过统计一种特定的设备得出的。这种方式虽然简单有效，但是没有考虑到Android系统实际上是适配在多种设备上的，设备之间的OS版本、CPU类型、Cache配置、内存大小以及外设种类都不尽相同，将其一概而论是不够科学的。

美国普渡大学的Abhinav Pathak在2012年EUROSYS会议上发表的《Where is theenergy spent inside my app？Fine Grained Energy Accounting on Smartphones withEprof》研究工作中，提出了一种Android智能手机上应用的细粒度能耗分析工具——Eprof。Eprof的方法是记录应用在设备上运行过程中的系统调用序列，根据每一种硬件的能耗模型，并将系统调用重放到能耗模型中，得到应用的能耗信息。

除了使用能耗模拟工具，在工业界和学术界，更多的使用实际测量的方式来对应用的能耗进行分析和评估，但是在实际测量的时候一方面很难将所测应用的能耗和其他应用的能耗区分开；另一方面，由于设备中CPU和GPU的DVFS(动态电压频率调整)的存在，导致程序的执行时间受环境(比如：CPU温度)影响比较大，在实际测量中，由于难以控制这些变量，这就导致了程序的运行时间不能轻易的确定，经常会出现测量结果方差过大的情况，进而需要反复多次测量，费时费力。如果需要购买多种多样的设备并改装电池电路，从成本上也是有不小的问题。这些因素导致了实际测量Android系统中应用的能耗成为了一个难题。

发明内容

本发明的目的是提供一种新的应用程序能耗测量方法，使得在不需要使用物理设备的基础上，给定系统版本和设备类型，测量Android系统中应用的运行时能耗。