华为海思 DVFS（动态电压频率调整）技术面临着多方面的挑战，具体如下：

设计复杂性

• 时序收敛困难：在 65nm 以下的先进工艺中，电压切换时需要保证电路延迟在时钟周期内，同时还要考虑工艺角（PVT）变化的影响，这增加了芯片设计的难度和复杂性。
• 多域协同问题：在多核处理器中，全局 DVFS 和局部 DVFS 可能会产生冲突，例如可能导致缓存一致性协议延迟增加，影响系统性能和稳定性。

性能与稳定性权衡

• QoS 下降风险：过度降低频率可能导致任务延迟，影响服务质量。例如，DRAM 频率切换可能引发显示错误或相机图像失真等问题。
• 瞬态响应问题：电压调节存在延迟，一般为 30-150µs，这可能会影响实时任务的调度。虽然可以采用预升压策略，但这又会增加设计的复杂性和功耗。

工艺限制

• 漏电流影响：在 22nm 以下的 FinFET 工艺中，静态功耗占比提升，这使得 DVFS 的节能效果减弱，需要采取额外的措施来管理漏电流。
• 传感器精度问题：目前国产传感器暂无法满足 10mV 级调节需求，依赖进口 IP，这不仅增加了成本，还可能面临供应链风险。

负载预测与算法优化

• 动态负载预测精度不足：在异构多核系统中，动态负载分布不均会导致局部过热和全局性能下降。例如，在自动驾驶场景中，视觉处理核与控制核的并行计算需求差异显著，传统固定 DVFS 策略难以满足实时性要求。而且，当前动态负载预测误差率较高，超过 15%，错误预测可能导致频繁切换，增加能耗。
• 跨核协同效率低下：多核处理器中不同核心的工作负载和性能需求各不相同，要实现高效的跨核协同 DVFS 难度较大。例如，当一个核心运行在低频且访问共享资源，而另一个核心运行在高频也访问该共享资源时，可能会导致后者出现延迟或停顿，影响整体性能。

粒度问题

• DVFS 调整的粒度如果太大，可能无法及时响应快速变化的工作负载，从而减少了控制功耗的机会；而更小的粒度虽然可以提供更精确的功耗管理，但在实际实现中可能会增加硬件复杂性和功耗。