数据位宽预测方法、系统及其适用的电子设备技术方案

本申请提供一种数据位宽预测方法、系统及其适用的电子设备，所述数据位宽预测方法，应用于具有处理器的电子设备中，包括以下步骤：获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息；依据所述供电信息进行预测计算所述电子设备的未来通电时间及通电置信度；以及依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令，以令所述处理器依据所述数据位宽指令进行运算。本申请通过预测电子设备的未来能源输入来动态预测处理器所需的计算位宽，将系统功耗曲线与预测功率曲线匹配，藉此实现科学合理的能源管理。

【技术实现步骤摘要】
数据位宽预测方法、系统及其适用的电子设备
本申请涉及能量管理
，特别是涉及一种数据位宽预测方法、数据位宽控制系统、非易失处理器、神经网络芯片、电子设备、电子装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
物联网设备及无线通信技术的快速发展，使得例如高性能、小体积的可穿戴设备或可植入设备得到了突飞猛进的发展，高性能的需求意味着系统能耗的提升，而目前电池的发展速度已经远远落后于能耗需求的增加，并且电池供电依然存在体积重量大和维护费用昂贵的问题。为此，可穿戴设备或可植入设备通常会通过采集外界能量实现自供能，然而，自供能存在着能量有限，变化剧烈以及难以预测的缺陷，因此，物联网节点需要通过合理存储和利用有限的采集能量，并根据不同负载的能量需求进行合理的能量管理，使得能量利用效率最优化。物联网节点中，除了处理器内部的信号处理和控制操作外，还存在处理器与周边设备进行数据通信和信息交互的操作，比如传感器信息从传感器读回到处理器中，存储器芯片中数据的写入和读出，以及数据通过射频单元进行发送接收等。这些都会造成处理器对电能有很高的需求。在自供能系统中，每次原子操作都必须要保证在足够的能量下才能完成。因此，系统的能量管理装置需要能够提供此类支持。为此，科学合理的能源管理则显得尤为重要。
技术实现思路
鉴于以上所述现有相关的缺点，本申请的目的在于提供一种数据位宽预测方法、数据位宽控制系统、非易失处理器、神经网络芯片、电子设备、电子装置及计算机可读存储介质，以实现对电子设备进行科学合理的能源管理的目的。为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种数据位宽预测方法，应用于具有处理器的电子设备中，包括以下步骤：获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息；依据所述供电信息进行预测计算所述电子设备的未来通电时间及通电置信度；以及依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令，以令所述处理器依据所述数据位宽指令进行运算。本申请的第二方面提供一种数据位宽预测系统，应用于具有处理器的电子设备中，包括未来能量预测器以及位宽预测器；其中，所述未来能量预测器用于依据所述电子设备至少一个时刻的供电信息预测所述电子设备的未来通电时间及通电置信度；所述位宽预测器用于依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令，以令所述处理器依据所述数据位宽指令进行运算。本申请的第三方面提供一种非易失处理器，包括上述第二方面所述的数据位宽预测系统，近似位宽控制器以及启动控制器。所述近似位宽控制器用以接收到所述数据位宽预测系统输出的数据位宽指令时依据所述数据位宽指令控制所述处理器的计算精度；所述启动控制器用以接收到所述数据位宽预测系统输出的启动指令时启动所述处理器的工作。本申请的第四方面提供一种神经网络芯片，包括上述第二方面所述的数据位宽预测系统。本申请的第五方面提供一种电子设备，包括处理器以及上述第二方面所述的数据位宽预测系统。本申请的第六方面提供一种电子装置，包括上述第二方面所述的数据位宽预测系统。本申请的第七方面提供一种计算机可读存储介质，存储有能量管理的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现上述第一方面所述的数据位宽预测方法。如上所述，本申请数据位宽预测方法、数据位宽控制系统、非易失处理器、神经网络芯片、电子设备、电子装置及计算机可读存储介质，通过预测电子设备的未来能源输入来动态预测处理器所需的计算位宽，将系统功耗曲线与预测功率曲线匹配，藉此实现科学合理的能源管理。附图说明图1显示为本申请的数据位宽预测方法在一实施例中的流程图。图2显示为本申请在一实施例中的特征提取模块的电路框图。图3显示为本申请在一实施例中一种神经网络示意图。图4显示为本申请在一实施例中另一种神经网络示意图。图5显示为本申请的数据位宽预测方法在另一实施例中的流程图。图6显示为本申请数据位宽预测方法在一实施例中近似计算架构示意图。图7显示为本申请的数据位宽预测方法在再一实施例中的流程图。图8显示为本申请的数据位宽预测系统在一实施例中的示意图。图9显示为本申请的数据位宽预测系统在另一实施例中的示意图。图10显示为本申请的数据位宽预测系统在再一实施例中的示意图。图11显示为本申请的数据位宽预测系统在一实施例中的复用硬件架构示意图。图12显示为本申请的写策略控制系统在另一实施例中的复用硬件架构示意图。图13显示为本申请的非易失处理器在一实施例中的架构示意图。图14显示为本申请的神经网络芯片在一实施例中的架构示意图。图15显示为本申请的电子设备在一实施例中的示意图。图16显示为本申请的电子设备在另一实施例中的示意图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本申请的精神和范围的情况下进行组成以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由本申请的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一阈值可以被称作第二阈值，并且类似地，第二阈值可以被称作第一阈值，而不脱离各种所描述的实施例的范围。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。比如本申请中对“至少一个时刻”则包括一个时刻以及多个时刻的情况。本文中所使用的，引述一列项目中的“至少一个”的短语是指这些项目的任何组合，包括单个成员。作为示例，“a、b或c中的至少一个”旨在涵盖：a、b、c、a-b、a-c、b-c和a-b-c。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。应理解的，所述“指令”在本申请中还可以宽泛地解释成意指指令、数据、信息、信号或其任何组合等。所述“非易失”或“非易失性”均表示为相同的概念，对应的英文为Nonvolatile。在物联网设备比如可穿戴设备或可植入设备中，例如更换电池的成本，电池安全性，电池仓体积、充电时间与及时性都是需要考虑的因素，许多设备希望系统中电池的体积尽可能的小甚至没有电池，因此包括环境能量收集电源或数据采集装置的自供电系统应运而生，尤其是随着非易失性处理器(NonvolatileProcessors，简称NVP)的发展，使得环境能量收集电源在可穿戴设备的使用中得以普及。非易失处理器可以通过备份计算状态来本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据位宽预测方法，应用于具有处理器的电子设备中，其特征在于，包括以下步骤：获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息；依据所述供电信息进行预测计算所述电子设备的未来通电时间及通电置信度；以及依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令，以令所述处理器依据所述数据位宽指令进行运算。

【技术特征摘要】
1.一种数据位宽预测方法，应用于具有处理器的电子设备中，其特征在于，包括以下步骤：获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息；依据所述供电信息进行预测计算所述电子设备的未来通电时间及通电置信度；以及依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令，以令所述处理器依据所述数据位宽指令进行运算。2.根据权利要求1所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息的步骤为检测到所述电子设备上电时获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息。3.根据权利要求1所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述获取所述电子设备至少一个时刻的供电信息的步骤为通过采集至少一个时刻流经一检测元件的电流值或所述检测元件两端的电压值获取所述电子设备的供电信息。4.根据权利要求1所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述依据所述供电信息进行预测计算所述电子设备的未来通电时间及通电置信度的步骤包括藉由一神经网络依据所述供电信息进行预测计算所述电子设备的未来通电时间及通电置信度。5.根据权利要求1所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令的步骤中，所述储电信息是通过采集一储能元件的压降获取的。6.根据权利要求1所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令的步骤包括藉由一神经网络依据所述依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令。7.根据权利要求1或6所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令的步骤包括：依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行预测计算获得近似配置数据；以及依据预设的近似标示数据识别所述近似配置数据，当判断为所述近似配置数据可以被近似计算时，进行近似计算以生成数据位宽指令。8.根据权利要求1或6所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以获得数据位宽指令的步骤还包括：依据所述未来通电时间、通电置信度以及所述电子设备的储电信息进行近似计算以预测输出启动阈值。9.根据权利要求7所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述的依据所述储电信息、所述未来通电时间及通电置信度进行近似计算以预测输出启动阈值的步骤包括：依据所述数据位宽指令及断电信息进行预测计算获得服务质量预测信息，所述断电信息包括断电置信度；在所述服务质量预测信息满足一预设条件时输出所述服务质量预测信息给所述处理器；以及在所述启动阈值满足所述预设条件时输出启动指令给所述处理器。10.根据权利要求8所述的数据位宽预测方法，其特征在于，所述依据所述数据位宽指令及断电信息进行预测计算获得服务质量预测信息的步骤包括藉由一神经网络依据所述数据位宽指令及断电信息进行预测计算获得服务质量预测信息。11.一种数据位宽预测系统，应用于具有处理器的电子设备中，其特征在于，包括未来能量预测器，用于依据所述电子设备至少一个时刻的供电信息预测所述电子设备的未来通电时间及通电置信度；以及位宽预测器，用于依据所述未来通...

【专利技术属性】
技术研发人员：马恺声，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11