如今,GPU已经成为高性能计算系统的重要组成模块,其角色已经从简单的图形显示转变成为并行计算的核心部件,功能与计算能力有了质的飞跃。而设计与使用过程中,确定GPU功耗与能耗大小对于GPU的状态调整具有重要的参考意义。本文提出并实现了一种评估AMD APU中iGPU能耗的统计模型。通过采集应用程序在真机上运行时的相关性能计数器信息,采用线性拟合的回归方法来评估iGPU的能耗情况。模型的误差控制在3％以内。在采集iGPU能耗过程中,由于当前采样工具CodeXL的局限性,程序能耗无法与工具的采样周期很好地对应。对此本文提出了一种对测试程序进行kernel扩展的方法,大幅增加kernel运行时间,从而解决了能耗值与采样时间点对应的问题。本文还对性能计数器的重要性以及简化模型性能计数器数量进行了研究。结果表明,对于简化后的功耗模型,性能计数器数量大于等于12时,模型的精度与稳定性都比较好,模型误差控制在5％以内。