基于CPU-GPU协同调控和网页特征感知的浏览器功耗优化研究.pdf
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1、第42卷 第1期2024年1月应用科学学报JOURNAL OF APPLIED SCIENCESElectronics and Information EngineeringVol.42 No.1Jan.2024DOI:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.01.011基于 CPU-GPU 协同调控和网页特征感知的浏览器功耗优化研究张锦1,黄江杰1,彭龙2,刘晓东2,余杰2,黄浩炜1,王文竹31.长沙理工大学 计算机与通信工程学院,湖南 长沙 4101142.国防科技大学 计算机学院,湖南 长沙 4100733.先进计算与关键软件(信创)海河实验室,天津 300459摘摘
2、摘要要要:安卓系统为浏览器分配资源时无法感知网页内容,会导致资源过度分配和电量不必要损失。同时,由于 CPU 可调节频率密度的增长,通过动态电压频率缩放(dynamic voltageand frequency scaling,DVFS)技术实现能耗优化的难度也随之增大。另外在系统默认的调控策略下,忽视了图形处理器(graphics processing unit,GPU)对浏览器运行的作用。针对上述问题,提出一种协同调控 CPU 和 GPU 实现功耗优化的方法。首先根据网页加载时处理器运行特征利用逻辑回归对网页进行分类,对网页特征加权实现复杂度量化,根据类别与复杂度采用 DVFS 技术限制
3、CPU 频率的同时调节 GPU 频率。该方法被应用于谷歌 Pixel2 XL上的 Chromium 浏览器,对排名前 500 的中文网站进行测试,平均节省了 12%功耗的同时减少了 5%网页加载时间。关键词:移动浏览器;动态电压频率调节;功耗优化;频率限制中图分类号:TP399文章编号:0255-8297(2024)01-0134-11Browser Power Optimization Based on CPU-GPUCo-regulation and Web Page Feature PerceptionZHANG Jin1,HUANG Jiangjie1,PENG Long2,LIU X
4、iaodong2,YU Jie2,HUANG Haowei1,WANG Wenzhu31.College of computer and communication engineering,Changsha University ofScience and Technology,Changsha 410114,Hunan,China2.College of computer,National University of Defense Technology,Changsha 410073,Hunan,China3.Haihe Lab of Information Technology Appl
5、ication Innovation,Tianjin 300459,ChinaAbstract:Androids inability to sense web page content during resources allocation tothe browser often results in over-allocation of resources and unnecessary loss of power.At收稿日期:2023-07-05基金项目:湖南省自然科学基金(No.2021JJ30456);先进计算与关键软件海河实验室项目(No.22HHXCJC00009);国防科技重点
6、实验室基金(No.2021-KJWPDL-17)资助通信作者:彭龙,博士,研究方向为操作系统、系统软件等。E-mail:第1期张锦,等:基于 CPU-GPU 协同调控和网页特征感知的浏览器功耗优化研究135the same time,due to the growth of CPU adjustable frequency density,optimizing energyconsumption through dynamic voltage and frequency scaling(DVFS)technology becomesincreasingly challenging.Furthe
7、rmore,the role of the graphics processing unit(GPU)inbrowser operation is ignored under the systems default regulation policy.Aiming at theabove problems,we propose a method to optimize power consumption by co-regulatingCPU and GPU.First,web pages are classified by logistic regression based on the p
8、rocessoroperating characteristics when loading web pages.We assign weights to webpage charac-teristics to quantify the complexity,and then use DVFS to limit the CPU frequency whileadjusting the GPU frequency based on webpage category and complexity.The proposedmethod is applied to the Chromium brows
9、er on Google Pixel2 XL,and tested on the top500 Chinese websites,resulting in a 12%reduction in power consumption and an average5%decrease in webpage loading time.Keywords:mobile browser,dynamic voltage and frequency scaling(DVFS),power opti-mization,frequency limitation移动端软件可分为原生软件、Web 软件和混合型软件 3 种
10、类型1,混合型软件开发采取原生外壳内嵌浏览器的架构,兼具用户使用体验好、跨平台和易维护等优点,该开发框架在软件开发行业占有越来越高的比例2。3 种软件类型中 Web 软件和混合型软件的开发与浏览器密切相关。浏览器作为高耗电应用3和智能手机用户使用频率最高的应用之一4-5,其功耗问题得到研究者越来越多的关注6-8。图 1 给出了浏览器的工作流程,可见用户通过浏览器向服务器发送请求;服务器给出响应后将网页文件发送至用户设备;设备接收到文件后进行解析;渲染引擎生成文档对象模型并对网页进行布局;层叠样式表控制网页中每个元素的呈现形式,最后绘制网页,一些较为复杂的网页会采取多图层结构,绘制好每个图层的内
11、容后,还需要进行合成操作。在该过程中,文件解析和网页布局主要由 CPU 主导,页面的绘制和合成主要由 GPU 主导。浏览器运行时多个手机组件同时工作,如屏幕、无线网、CPU 和 GPU 等,研究表明安卓设备运行过程中 CPU 与 GPU 功耗总占比高达 85%9。用户在使用浏览器过程中,网页加载过程的表现对用户使用体验至关重要10,因此,研究 CPU 和 GPU 在网页加载过程中对功耗的影响具有现实意义。?Dom?CPU?GPU?图 1 Web 浏览器工作流程Figure 1 Workflow of Web browser为降低浏览器功耗,研究者们对浏览器架构进行优化。文献 11 通过增强渲染
12、引擎布局算法的并行性,在降低了功耗的同时减少了网页加载时间。文献 12 通过合并用户请求和服务器响应的方法,降低了网页浏览过程中数据传输的功耗。文献 13 分析了 3G 网络的特征,重新组合了浏览器的的计算顺序,使 3G 无线接口更长时间地处于低功耗状态。文献 14 指出 JavaScript(JS)的执行速度过快会导致不必要的损耗,所以通过分析网页的 JS 文件结构,从而插入睡眠函数限制 JS 执行速度的方法降低了功耗。现如今智能手机系统中普遍存在多种类型的 CPU,这种 CPU 架构被称为异构多核心架构。异构系统的设计目的主要是优化 CPU资源配置,进一步均衡设备的功耗与性能。big.LI
13、TTLE15是典型的异构多核心架构,其中核136应用科学学报第42卷簇切换是一种较为简单且常用的架构,该架构由多个算力较强的 CPU 组成的大核簇和多个算力较弱的 CPU 组成的小核簇构成。随着硬件设备性能的提升,研究者们发现现有的资源调度策略还存在较大的优化空间16。文献 17 基于不同的优化目标,根据网页特征与网络状况通过动态电压频率缩放(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术为不同网页配置最佳的 CPU 频率组合。文献 18 针对 Chromium 多线程架构提出了自适应内容绘画技术,并应用辅助调度技术使进程在大小核之间切换,降低了功耗
14、。这些技术普遍忽略了 GPU 对网页加载的影响。文献 19 提出适当提高 GPU 频率可以减少 CPU 高频运行时间。文献 20 收集了移动端软件运行时的繁忙(CPU 利用率为 100%)时间占比、各级频率的使用时间占比以及连续繁忙时间,通过构建神经网络模型预测最佳的 CPU 上限频率,发现大部分应用在限制 CPU 频率后都实现了不同程度的功耗节省。文献 21 利用支持向量机自主挖掘网页特征和 CPU 不同频率之间的关系,构建了 CPU 资源调度预测模型,该模型根据网页特征基于不同的优化目标为渲染引擎分配最佳 CPU 频率配置。结合上述研究,本文提出了一种基于系统默认策略限制 CPU 上限频率
15、并调节 GPU 频率的方法。实验结果表明,相比于系统默认策略,该方法在降低了功耗的同时缩短了网页加载时间。1实例分析1.1CPU上限频率的限制在默认策略下,将大核簇的上限频率由最高的 2.45 MHz 降低至 2.26 MHz,对 20 个常用网页进行测试与比较。结果如图 2 所示,其中,功率监测仪器每秒采集 5 000 次电流和电压数据,每组数据作为该采样周期的平均电流和和平均电压,通过累加得到功耗(单位为 J)。可以观察到,限制了 CPU 大核簇频率后,这些网站加载过程中所消耗的电量平均节省了 11.0%,而大部分网页加载时间只有小幅度的延长,平均延长幅度为 9.7%。该结果表明,在默认策
16、略下 CPU 频率配置存在资源的过度配置问题,说明了通过限制 CPU 上限频率降低浏览器功耗的可行性。?qqtv?2345?CPU?(a)?(a)Power consumption comparison(b)?(b)Web page load time comparison2.01.51.00.50?/J?qqtv?2345?CPU?1086420?/s图 2 限制 CPU 大核簇频率后功耗和加载时间变化Figure 2 Power consumption and loading time change after limiting the big CPU clusterfrequency1.
17、2GPU频率调节为探究在网页加载过程中 GPU 频率的变化情况,提取出 20 个常用网页加载过程中 GPU第1期张锦,等:基于 CPU-GPU 协同调控和网页特征感知的浏览器功耗优化研究137在各级频率下的运行时间,发现在加载过程中 GPU 始终保持最低频率,这表明在默认的GPU 频率管理策略下,频率不随着网页内容的变化而调整。于是尝试将 GPU 的频率由最低的 257 MHz 升高至 342 MHz,观察 GPU 频率升高对网页加载时间和功耗的影响。测试结果如图 3 所示,可见网页加载时间平均缩短了 5.0%,同时功耗降低了 4.3%。由于提高 GPU 频率可以加快网页渲染速度,分担 CPU
18、 计算负载,所以允许 CPU 大小核簇处于高频率的时间缩短,从而实现了功耗节省。可以观察到,升高 GPU 频率比限制 CPU 频率功耗的降低幅度小,但是减少了网页的加载时间。该结果表明,适当提高 GPU 频率可以减少网页加载时间,同时可以实现功耗优化。?qqtv?2345?GPU?(a)?(a)Power consumption comparison(b)?(b)Web page load time comparison3.53.02.52.01.51.00.50?/J?qqtv?2345?GPU?76543210?/s图 3 提升 GPU 频率后功耗和加载时间变化Figure 3 Power
19、 consumption and load time change after boosting the GPU frequency2网页分类与频率调节2.1网页特征与复杂度描述为不同网页合理配置 CPU 上限频率与 GPU 频率的关键在于如何描述网页的复杂度。网页开发者使用 HTML 脚本语言开发网页,不同网页在结构和内容上有所不同,通常可以使用相同的特征元素来描述一个网页的复杂程度,如网页大小、DOM 节点数、DOM 树深度等,这些元素被统称为网页特征。因此,可以根据网页特征和不同特征的重要性对网页的复杂度进行量化和分级。文献 17 从网页中提取出 214 个原始特征,如 DOM 节点数、
20、DOM 树深度、图像数等,采用主成分分析对其进行筛选,得到对网页加载时间以及功耗影响最大的网页特征。基于上述研究,选取网页大小(FPagesize)、DOM 节点数(FDOMnode)、DOM 树深度(FDOMdepth)、链接数(FLink)、样式属性数(FStyle)以及图像数(FIMG)共 6 种网页特征描述网页的复杂度。在提取网页特征之后对网页的各个特征进行归一化处理,将所有特征值限制在 01 范围内。由于网页的内容结构与设备硬件无关,所以量化网页复杂度有利于将优化浏览器功耗的方法迁移至其他类型的硬件平台。选取的 6 个网页特征及其重要性占比如图 4 所示。根据不同特征的重要性,通过加
21、权求和的方式定义网页的复杂度 C,公式为C=XiPiFi(1)式中:Pi为不同特征的重要性量化值;Fi为不同特征归一化后的数值。138应用科学学报第42卷?DOM?DOM?/%302520151050图 4 网页特征重要性统计Figure 4 Web page feature importance statistics2.2处理器运行时特征与网页分类为研究网页在加载过程中 CPU 频率的动态变化情况,统计了 500 个中文网站加载时大小核簇在各级频率下的运行时间占比。其中,搜狐、百度两个网站加载时大小核簇各级 CPU频率运行时间占比如图 5 所示。?/MHz(a)?(?)(b)?(?)(a)P
22、ercentage of runtime at all levels of frequency in the little CPU kernel during loading(Sohu)(b)Percentage of runtime at all levels of frequency in the big CPU kernel during loading(Sohu)(c)?(?)(d)?(?)(c)Percentage of runtime at little CPU cluster frequency during loading(Baidu)(d)Percentage of runt
23、ime at big CPU cluster frequency during loading(Baidu)?/MHz?/%403020100?/%50403020100?/MHz?/MHz?/%50403020100?/%1008060402000.300.300.881.171.561.900.300.811.502.460.300.581.131.732.042.460.520.961.401.90图 5 频率运行时间占比示例Figure 5 Example of frequency running time ratio第1期张锦,等:基于 CPU-GPU 协同调控和网页特征感知的浏览器
24、功耗优化研究139在核簇切换的 CPU 设计架构下,当小核簇不足以处理任务时会将任务迁至大核簇中,大小核簇在无工作负载的状态下保持最低频率,所以网页加载过程中大核簇处于最低频率的时间占比可以反映出一个网页的加载过程对两个核簇的依赖程度。定义大核簇处于最低频率的状态为大核空闲态(Sidle),根据网页加载时 Sidle时间占比(PS),将网页分为 3 类:小核型(TL)、综合型(TBL)以及大核型(TB),其分类规则为:1)如果 PS 80%,则 T=TL;2)如果 50%PS 80%,则 T=TBL;3)如果 PS6 50%,则 T=TB。参数 Sidle是通过对样本空间内不同复杂度网页加载时
25、的特征总结得出的。如图 5 所示,搜狐这一类复杂度较大的网页在加载时 PS 80%。每一组归一化后的特征代表一个网页,为每一组数据根据网页类型进行标注后,通过 sklearn 建立逻辑回归模型。该模型返回三组参数,每一组参数计算出一个网页属于对应类别的可能性,公式为P(T=Ti)=eix(2)式中:i为对应类型的模型参数向量;x 为网页特征向量。通过运算后得到P(T=TL)、P(T=TBL)和 P(T=TB),其中最大的 P 值所对应的类型即为该网页类型。网页分类可以快速确定在优化目标网页时应针对哪个核簇。如 TL型网页的加载过程中主要依赖小核簇,大核簇 80%以上时间处于最低频率状态,优化目
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