用于便携式计算设备中的片上系统的多相关学习热管理的系统和方法

摘要

公开了用于便携式计算设备(“PCD”)中实现的多相关学习热管理(“MLTM”)技术的方法和系统的各个实施例。特别地，在很多PCD中，由PCD中的单个温度传感器测量的热能水平可能归因于多个处理部件，即，热干扰源。通常地，随着热干扰源消耗更多的功率，产生的热能的产生可能造成将超过与位于该芯片周围的温度传感器相关联的温度门限，从而迫使牺牲PCD的性能以努力降低热能产生。有利地是，MLTM系统和方法的实施例认识到的是，多个热干扰源不同地影响单个温度传感器的温度读数，并且寻求识别和应用用于优化服务质量(“QoS”)的最佳性能水平设置组合，同时将传感器处的热能水平保持在预先确定的温度门限之内。