1. 背景

這里涉及到兩個工具analyze_suspend.py和Workload Automation。

下面analyze_suspend.py簡稱為ASPY，Workload Automation簡稱為WA。

ASPY著重于對Suspend/Resume流程進行分析，然后得出每個階段的分析結果。對流程進行優化，流程越短也就意味著更低的功耗。

WA是ARM維護的用于自動產生特定負荷，然后進行測試，獲取結果并給出分析結果的自動化工具。

將ASPY融入WA，有助于對Suspend/Resume進行自動化分析，并且獲取批量分析結果。

1.2 ASPY介紹

在《Suspend to RAM和Suspend to Idle分析，以及在HiKey上性能對比》中使用analyze_suspend.py對HiKey的suspend/resume進行量化，并進行了優化。

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ASPY官網：https://01.org/zh/suspendresume

代碼維護：https://github.com/01org/pm-graph/

官網維護在ANALYZE SUSPEND，Home對ASPY的能做什么？有什么益處？適用于誰？進行了介紹。

Overview對如何使用ASPY進行優化進行了解讀。

Community介紹了代碼維護在Github上。

Getting Started詳細介紹了如何使用ASPY，包括Downloading、Configure kernel、Configure command line、Usage等等。

News&Blogs是一些案例的介紹。

1.3 WA介紹

WA是用于Linux或Android平臺執行workload，并且測量結果、分析輸出報告。

《Workload Automation分析及其使用》中對WA進行了分析并給出了一個簡單示例。

3. 基于WA對ASPY進行自動化

將ASPY融入進WA大概分為兩部分，一部分是創建workload，另一部分是創建分析結果的result_processor。

3.1 創建Suspend Workload

?執行suspend workload，需要借助于RTC作為Resume源；對/sys/power/state寫入mem/freeze觸發suspend流程，然后等待RTC設備超時喚醒觸發resume流程。

同時需要在在觸發suspend流程之前，清空ftrace和dmesg，并設置好Tracepoints；在resume流程之后，保存ftrace和dmesg。

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3.1.1 關于class Workload

?class Workload是所有workloads的基類，其中主要成員如下：

paramenters是此Workload的參數。

setup是Workload的配置工作，在run之前。

run是執行此Workload的核心。

update_result在run之后獲取測試結果。

teardown做一些收尾工作。

validate在Workload開始前進行一些有效性驗證。

3.1.2 實現Suspend Workload

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3.2 創建SuspendAnalyze result_processor

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4. 分析實例

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轉載于:https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/7615152.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在Workload Automation中实现suspend分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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