随着电子信息技术和移动游戏的发展,图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)性能不断提高,功耗也在不断上升。软件级功耗优化层次高、潜力大,但是由于移动GPU集成在SoC内部,难以采用外部仪器直接测量功耗,因此软件级功耗优化存在难度。研究人员建立功耗模型预测移动GPU功耗,但是现有的功耗模型不足以快速准确的帮助开发人员定位软件级功耗瓶颈。因此本文建立基于性能事件的移动GPU功耗模型。该模型在不使用外部仪器的情况下预测移动GPU总功耗以及主要功能单元的分解功耗,帮助定位软件级功耗瓶颈。本文首先根据图形应用程序特性调整数据采样率并采集性能事件数据和功耗数据。接着采用斯皮尔曼相关系数分析性能事件与功耗的相关性,选取对功耗影响较大的性能事件作为模型输入参数。随后采用交叉验证的方法,通过线性拟合得到性能事件与总功耗的定量关系,导出移动GPU功耗模型并对模型总功耗预测精度和功能单元分解功耗预测精度进行验证。最后将功耗模型集成至ARM DS-5开发工具形成功耗瓶颈定位工具,并结合案例说明利用功耗瓶颈定位工具定位功耗瓶颈的流程。本文选取10个移动平台2D和3D游戏对模型总功耗精度进行验证,实验结果表明,基于性能事件的移动GPU功耗模型的总功耗平均预测误差为9.27%。对于功能单元分解功耗的精度验证,本文采用4个微测试程序分别对移动GPU不同功能单元进行压力测试,此时受到压力测试的功能单元功耗占总功耗比重较大,我们认为模型预测总功耗的偏差主要来源于该功能单元,因此总功耗的预测精度能够表征受到压力测试功能单元的功耗预测精度。4个微测试程序的总功耗预测误差,也就是4个功能单元功耗预测误差分别是 10.21%、8.92%、5.43%、12.02%。