基于访存行为特征的片上多核系统功耗管控研究

发布时间：2017-09-24 21:28

  本文关键词：基于访存行为特征的片上多核系统功耗管控研究

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【摘要】：随着集成电路工艺的进步以及计算机技术的不断发展,片上多核处理器正逐步取代传统的单核处理器成为未来的主流。然而由于芯片集成度的提高,芯片的功耗密度也越来越大,功耗问题已经成为制约高性能处理器进一步发展的瓶颈。功耗过高不仅带来了巨大的能源浪费,同时由功耗引起的温度升高对系统可靠性带来巨大威胁,因此有效的功耗管控对于优化系统功耗,保障系统稳定运行有着十分重要的意义。此外,应用的多样性对片上多核系统中的功耗管控提出了不同的要求,如何满足应用的性能约束优化系统功耗以及满足系统的功耗约束优化应用的性能成为本文的两大研究点。动态电压频率缩放(DVFS)技术是一种有效的功耗管控手段,本文在现有的研究基础之上,通过分析并行程序运行时的访存特征,提出了一种模块化的功耗管控方案,将整个片上多核系统分为了处理单元模块和互连/存储模块,并在建立的性能模型基础之上设计了一种DVFS算法,该算法可以在满足程序性能约束的前提下,降低系统中非关键模块的电压频率以优化系统功耗。此外,为了满足系统的功耗约束,本文利用经典的闭环控制技术实现了对功耗的实时控制功能。最后,为了验证提出的功耗管控方案的有效性,本文通过软件仿真器对该方案进行了仿真验证,同时也和现有的其他方案进行了对比。仿真结果表明,本文提出的CO_DVFS方案可以在对系统造成5%的性能损失条件下,降低系统41.9%的功耗,相比PB_DVFS方案进一步降低了9.5%的功耗。同时该方案还可以通过设置不同的性能损失参数以获得不同程度的功耗节省比例。此外,当系统功耗约束分别为60W、40W和20W时,该方案相比MaxBIPS方案可以提高3.7%、2.2%和2.0%的性能。
【关键词】：片上多核系统 功耗管控 动态电压频率缩放 访存特征
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP332
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 缩略词表12-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 性能约束下的功耗优化研究15-16
• 1.2.2 功耗约束下的性能优化研究16-17
• 1.3 本文研究内容及组织结构17-19
• 第二章 片上多核系统概述19-35
• 2.1 片上多核系统的发展历程19-26
• 2.1.1 多核处理器的起源19-21
• 2.1.2 核间互连设计21-23
• 2.1.3 存储结构设计23-24
• 2.1.4 典型多核架构24-26
• 2.2 片上多核系统中的功耗成因26-30
• 2.2.1 集成电路功耗来源26-28
• 2.2.2 多核系统功耗组成28-30
• 2.3 片上多核系统中的功耗管控30-34
• 2.3.1 功耗管控技术30-32
• 2.3.2 DVFS基本原理32
• 2.3.3 基于访存行为的DVFS算法研究32-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 并行程序访存行为特征研究35-48
• 3.1 多核系统中的并行编程方法35-38
• 3.1.1 典型并行编程模型35-37
• 3.1.2 Pthreads数据并行编程37-38
• 3.2 并行程序访存行为分析38-43
• 3.2.1 层次化Cache结构下的访存行为分析38-40
• 3.2.2 分布式Cache结构下的访存行为分析40-43
• 3.3 并行程序访存行为的时空特征43-47
• 3.3.1 时间分布特征43-44
• 3.3.2 空间分布特征44-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 系统级功耗管控方案设计48-65
• 4.1 功耗管控方案整体设计48-52
• 4.1.1 设计需求48-49
• 4.1.2 技术路线49-51
• 4.1.3 整体框架51-52
• 4.2 基于访存行为的程序性能建模52-58
• 4.2.1 程序性能模型52-54
• 4.2.2 模型参数获取54-56
• 4.2.3 模型验证56-58
• 4.3 功耗管控方案核心模块设计58-63
• 4.3.1 参数预测模块58-59
• 4.3.2 DVFS算法模块59-62
• 4.3.3 PID调节模块62-63
• 4.4 本章小结63-65
• 第五章 功耗管控方案的仿真实现及结果分析65-78
• 5.1 仿真平台搭建65-70
• 5.1.1 软件模拟器65-66
• 5.1.2 功耗评估工具66-67
• 5.1.3 测试用例67-68
• 5.1.4 平台架构和配置68-70
• 5.2 仿真结果分析70-77
• 5.2.1 性能约束模式下的结果分析70-74
• 5.2.2 功耗约束模式下的结果分析74-77
• 5.3 本章小结77-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 6.1 工作总结78
• 6.2 研究展望78-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-85
• 个人简历及攻读硕士学位期间的研究成果85-86

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 宋飞;姚信安;胡世平;;超级计算中心供电系统探讨[J];计算机工程与科学;2013年12期

2 杨良怀;朱红燕;;整机系统实时功率剖析与建模[J];计算机科学;2014年09期

3 王海;高岭;宋振孝;戴小平;卢怡杰;;基于GINI指数分类的嵌入式CPU功耗预测方法[J];计算机学报;2015年02期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 董勇;大规模并行计算系统软件低功耗关键技术研究[D];国防科学技术大学;2012年

2 刘勇鹏;大规模高效能计算的系统软件关键技术研究[D];国防科学技术大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 雷强;高性能计算机功耗管理系统设计与实现[D];国防科学技术大学;2012年

2 罗兆成;面向高性能计算机系统的动态电压调节技术研究与能耗优化算法实现[D];国防科学技术大学;2012年

3 黄金礼;高性能计算机系统能耗管理技术方法研究[D];国防科学技术大学;2012年

4 朱红燕;功率感知DBMS的实时功率建模与控制[D];浙江工业大学;2014年

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本文编号：913564