【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体而言，涉及一种调节处理器工作频率的方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、现代处理器上的晶体管数量随工艺制程的发展呈指数上升的趋势，这一趋势带来更高性能处理器的同时也造成了处理器的功耗问题，因而需要一系列节能技术来降低芯片功耗。软件动态电压频率缩放(dynamic voltage-frequency scaling，dvfs)算法是一种在软件层面部署实现的节能技术，能够根据芯片的负载实时调节频率，从而在不影响性能的情况下维持一个较低的功耗。
2、传统的dvfs方法根据系统进程的运行情况对任务进行调度，从而对处理器进行调控。但是，这样的方法需要操作系统级的权限，而且无法应对日渐复杂的计算机体系结构，这些计算机体系结构大多具有多个异质处理器，需要更好的调节方式。相关技术还可以采用基于规则和预测的调度算法以及基于强化学习算法对处理器进行调控。然而基于规则和预测的调度算法无法对特定应用场景实现优化调节；基于强化学习算法则是采用深度q网络(deep q network，dqn)或其变种作为调节系统的核心算...
【技术保护点】
1.一种调节处理器工作频率的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述预设强化学习策略对所述系统状态数据进行分析，生成所述调节指令包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设强化学习策略包括：目标确定性策略梯度模型和目标深度网络模型，采用所述预设强化学习策略对所述系统状态数据进行分析，得到所述目标频率组合包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用所述目标确定性策略梯度模型对所述系统状态数据进行频率生成处理，得到所述多个第一频率组合包括：
5.根据权利要求4所述的...
【技术特征摘要】
1.一种调节处理器工作频率的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述预设强化学习策略对所述系统状态数据进行分析，生成所述调节指令包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设强化学习策略包括：目标确定性策略梯度模型和目标深度网络模型，采用所述预设强化学习策略对所述系统状态数据进行分析，得到所述目标频率组合包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用所述目标确定性策略梯度模型对所述系统状态数据进行频率生成处理，得到所述多个第一频率组合包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述目标确定性策略梯度模型对所述系统状态数据进行深度确定性策略梯度处理，得到所述第二频率组合包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵阳，张文恺，周沁心，李浩然，张启晨，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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