„Coole“ Smartphones: Wie Sie das Power Management optimieren

| Autor / Redakteur: Palkesh Jain * / Kristin Rinortner

„Coole Smartphones“: Behält man die Wärmeentwicklung im Griff, erhöht sich die Lebensdauer. Simulationen helfen bei der Optimierung des Power Managements.
„Coole Smartphones“: Behält man die Wärmeentwicklung im Griff, erhöht sich die Lebensdauer. Simulationen helfen bei der Optimierung des Power Managements. (Bild: ©guteksk7 - stock.adobe.com)

Smartphones vor Überhitzung zu schützen, wird umso schwieriger, je mehr Funktionen implementiert sind. Mit der richtigen Strategie beim Power Management behält man die Wärmeentwicklung jedoch im Griff. Wir zeigen, wie es geht.

Da Smartphones mit immer mehr Funktionen wie High-End-Kameras und Antennen sowie Multitasking-Fähigkeiten erweitert werden, erzeugt die zusätzliche Rechenleistung, die zur Steuerung benötigt wird, höhere Temperaturen im Gerät. Hohe Temperaturen verkürzen jedoch die Lebensdauer der Batterie und führen zu Degradation bei Verbindungstechnik und Komponenten.

Darüber hinaus führen die hohen Prozessortemperaturen zu einem höheren Stromverbrauch, der wiederum zu Temperaturerhöhungen im Gerät führt. Aus diesem Grund müssen Smartphone-Hersteller Möglichkeiten finden, die Wärmeentwicklung in ihren Telefonen zu reduzieren. Eine Lösung besteht darin, eine Strategie für ein dynamisches Power Management (DPM) zu entwickeln, die die Stromzufuhr in den Smartphones selektiv abschaltet oder reduziert, um Funktionen (High-end-Kameras und Prozessoren zur Steuerung) hinzuzufügen.

Dynamisches Power Management

Eine DPM-Strategie erfordert verteilte Temperatursensoren im Gerät, die an kritischen Stellen wie dem Prozessor, der Kamera und den Antennen platziert sind. Um das Power Management zu optimieren und das Überhitzen bei gleichzeitiger Maximierung von Funktionen zu vermeiden, sind Simulationen notwendig.

In der Vergangenheit hat Qualcomm eine komplette CFD-Analyse (Strömungssimulation) genutzt, um die transiente Wärmeverteilung in einem Smartphone zu untersuchen und mögliche DPM-Strategien zu testen. Da eine vollständige CFD-Simulation das gesamte Temperatur- und Strömungsfeld kontinuierlich löst, ist das Testen einer einzelnen DPM-Strategie mit dieser Methode sehr zeitaufwändig.

Daher wurde ein reduziertes Modell, ein sogenanntes ROM (Reduced Order Model), entwickelt, das auf linearen und zeitinvarianten Systemen basiert, und ein Zustandsraummodell, das durch Simulation in einem Bruchteil der Zeit gelöst werden kann.

Das Ergebnis war ein Prozess, der mit dem Thermosimulator Icepak von Ansys eine erste thermische Analyse des Smartphones durchführt. Die von Icepak generierten Daten wurden von dem integrierten Multi-Domain-Schaltungs- und -System-Simulator Simplorer verwendet, um ein Zustandsraummodell – eine Form von ROM – zu erstellen. Simplorer löste dann dieses vereinfachte Modell in einem Bruchteil der Zeit, die für eine vollständige CFD-Methode benötigt wurde.

Linear zeitinvariante Systeme in der Simulation

Als linear zeitinvariant (LZI) wird ein System bezeichnet, das als Eigenschaft Linearität aufweist und unabhängig von zeitlichen Verschiebungen ist. Linearität bedeutet, dass eine beliebige Summe von Eingangssignalen zu einer proportionalen Summe Ausgangssignalen führt. Zeitinvariant ist ein System dann, wenn die zeitliche Verschiebung des Eingangssignals zu einem Ausgangssignal mit derselben Verschiebung führt, das Ausgangssignal also identisch reagiert. Zwei LZI-Systeme verhalten sich identisch, wenn sie die gleiche Sprungantwort auf eine bestimmt Eingabe haben. In diesem Fall gelten die beiden LZI-Systeme als äquivalent.

Bild 1: 
Aufbau und Komponenten in einem Smartphone.
Bild 1: 
Aufbau und Komponenten in einem Smartphone. (Bild: Qualcomm)

Wären das durch die vollständige CFD-Simulation generierte thermische Modell und das kleinere Zustandsraummodell äquivalent, dann wäre die Berechnung des viel einfacheren Zustandsraummodells gleichwertig mit der Berechnung des vollständigen thermischen Modells. Dies würde enorm Zeit sparen.

Der Zustand eines dynamischen Systems, wie die transienten thermischen Bedingungen in einem Smartphone, kann mit einem minimalen Satz von Variablen vollständig beschrieben werden. Diese Variablen werden als Zustandsvariablen bezeichnet und definieren den Zustandsraum des Systems. In einem Zustandsraummodell reicht es aus, die Werte dieser Variablen zu einem Anfangszeitpunkt sowie alle Eingaben in das System zu einem späteren Zeitpunkt zu kennen, um alle zukünftigen Zustände des Systems, einschließlich der Ausgaben, vorherzusagen.

Da die Anzahl der Zustandsvariablen um Größenordnungen kleiner ist als die Anzahl der Zellen in einer vollständigen CFD-Analyse, erfolgt ein Simulationslauf mit einem Zustandsraummodell viel schneller. Bei einem Smartphone ist die als Wärme abgeleitete Leistung der Prozessoren über die Zeit das Eingangssignal. Das Ausgangssignal ist der zeitliche Verlauf der steigenden Sperrschichttemperatur des Chips. Unter typischen Betriebsbedingungen kann ein solches thermisches System als LZI-System gelten.

Bild 2: 
Thermische Analyse eines Smartphones.
Bild 2: 
Thermische Analyse eines Smartphones. (Bild: Qualcomm)

Optimierung des Power Managements bei Smartphone

Ein typisches Mobiltelefon hat circa 50 Stromquellen. Für einen ersten Proof-of-Concept vereinfachten die Ingenieure das Modell auf fünf Stromquellen: vier im Hauptprozessor und eine in einem dedizierten Prozessor, beispielsweise dem, der die Kamera steuert. Für diese fünf Stromquellen mussten mit den parametrischen Modellen in Icepak fünf Simulationen durchgeführt werden. Anhand der aus den Icepak-Simulationen generierten Sprungantwort führten die Ingenieure dann einige mathematische Berechnungen durch, um das Zustandsraummodell zu erstellen. Dazu gehörten unter anderem:

  • Berechnen der Impulsantwort aus der Zeitableitung der Sprungantwort.
  • Abtastung der Impulsantwortkurve.
  • Durchführen einer schnellen Fourier-Transformation (FFT) der abgetasteten Impulsantwort.
  • Verwendung des niederfrequenten Teils der FFT und Skalierung in beiden Räumen, um die abgetastete Fourier-Transformation der Impulsantwort zu erhalten.
  • Durchführung einer Vektoranpassung, um die Pole und Residuen der Übertragungsfunktion des Zustandsraummodells zu erhalten.
  • Extrahieren des Zustandsraummodells aus der Übertragungsfunktion mit dem Multi-Domain-Schaltungs- und -System-Simulator Simplorer.

Nach der Erstellung des Zustandsraummodells wurde eine konstante Leistung von 1,5 W an den vier Hauptprozessorstromquellen und 0,1 W am dedizierten Prozessor angenommen. Eine thermische Simulation auf Systemebene ergab 9 Ausgangssignale, die der Verbindungstemperatur aller Prozessoren und Sensoren im Smartphone entsprechen: je 1 Signal für die 4 Hauptprozessoren, 3 für den dedizierten Prozessor und 2 Signale für die beiden Sensoren auf dem Chip.

Eine komplette CFD-Analyse mit dem gesamten Smartphone-Modell mit 1 Mio. Berechnungszellen dauerte auf einem Prozessor mit 8 Kernen 2 Stunden. Die thermische Simulation des Zustandsraummodells mit fünf Eingangssignalen und neun Ausgangssignalen dauerte 20 s mit einem Prozessor mit einem Rechenkern. Die Auswertung der beiden Simulationsdurchläufe zeigte nahezu identische Ergebnisse und bestätigte, dass das vereinfachte Zustandsraummodell dem vollständigen CFD-Modell entsprach.

Analyse des dynamischen Power Managements

Bild 3: Temperaturverteilung bei der Handhabung eines Smartphones.
Bild 3: Temperaturverteilung bei der Handhabung eines Smartphones. (Bild: Qualcomm)

Durch die geringe Lösungszeit von 20 s konnten die Entwickler jetzt mehr unterschiedliche Szenarien untersuchen. Sie simulierten eine dynamische Power-Management-Strategie, bei der sie die Leistung bei 1,5 W einschalteten, wenn die Ausgangstemperatur 98°C betrug, und die Leistung abschalteten (0 W), wenn die Temperatur die obere Grenze von 100°C erreichte. Gleichzeitig wurde der zugehörige Prozessor in einem Temperaturfenster von 40 bis 45°C und einer eingangsseitigen Leistung von 0 bis 0,1 W simuliert. Die Ergebnisse der Simulation zeigten, dass der Hauptprozessor in diesem Szenario nie die obere Temperaturgrenze von 100°C erreichte.

Der Prozessor überschritt jedoch die Temperatur von 45°C. Er wurde nie wieder eingeschaltet, da die Wärmeentwicklung des Hauptprozessors es nie zuließ, dass die Temperatur des Prozessors unter 40°C fiel. Sobald man die optimale Einschaltdauer gefunden hat, kann man den Chip für diese Dauer optimieren. Wird eine Temperaturgrenze bei einer kritischen Stromquelle auf dem Chip überschritten, kann der Prozessor alternativ niedriger getaktet werden und mit reduzierter Belastung arbeiten. So muss der Baustein nicht vollständig abgeschaltet werden.

Zustandsraummodell liefert gleiche Ergebnisse wie CFD

Der oben skizzierte Versuch ergab, dass man ein einfaches Zustandsraummodell in einer Simulation verwenden kann, um nahezu die gleichen Ergebnisse wie bei einer vollständigen CFD-Simulation zu erzielen. Das entwickelte Rahmenmodell kann die Wärmeabfuhr und die Lage von Hotspots unter einer bestimmten Auslastung vorhersagen und bei Überschreiten der Temperaturgrenzen Alarm schlagen. Es entstehen einmalige Kosten für die Herstellung des ROM.

Sobald das ROM aber verfügbar ist, lassen sich viel mehr „Was wäre wenn“-Szenarien durchspielen. Da die Zustandsraumsimulation um den Faktor 2400 schneller ist als eine vollständige CFD-Simulation, sind viel mehr Simulationen möglich, um das dynamische Power Management aller Stromquellen in einem Smartphone zu optimieren. In diesem Versuch wurden nur fünf Stromquellen verwendet. Es ist aber auch möglich, ein Zustandsraummodell zu erstellen, das mehr als 50 Stromquellen in einem Smartphone enthält. Danach kann mit Hilfe der integrierten System-Modellierungsfunktionen von Icepak eine DPM-Strategie entwickelt werden, die die Leistungsaufnahme einer spezifischen Quelle reduziert, aber nie vollständig abschaltet, so dass das Telefon die volle Funktionalität behält, wenn auch vielleicht nicht die volle Geschwindigkeit.

Dieser Beitrag ist erschienen im Sonderheft Elektromechanik III der ELEKTRONIKPRAXIS (Download PDF)

* Palkesh Jain ist leitender Ingenieur bei Qualcomm in Bengaluru / Indien.

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