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    Design for Reliability and Low Power in Emerging Technologies

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    Die fortlaufende Verkleinerung von Transistor-StrukturgrĂ¶ĂŸen ist einer der wichtigsten Antreiber fĂŒr das Wachstum in der Halbleitertechnologiebranche. Seit Jahrzehnten erhöhen sich sowohl Integrationsdichte als auch KomplexitĂ€t von Schaltkreisen und zeigen damit einen fortlaufenden Trend, der sich ĂŒber alle modernen FertigungsgrĂ¶ĂŸen erstreckt. Bislang ging das Verkleinern von Transistoren mit einer Verringerung der Versorgungsspannung einher, was zu einer Reduktion der Leistungsaufnahme fĂŒhrte und damit eine gleichbleibenden Leistungsdichte sicherstellte. Doch mit dem Beginn von StrukturgrĂ¶ĂŸen im Nanometerbreich verlangsamte sich die fortlaufende Skalierung. Viele Schwierigkeiten, sowie das Erreichen von physikalischen Grenzen in der Fertigung und Nicht-IdealitĂ€ten beim Skalieren der Versorgungsspannung, fĂŒhrten zu einer Zunahme der Leistungsdichte und, damit einhergehend, zu erschwerten Problemen bei der Sicherstellung der ZuverlĂ€ssigkeit. Dazu zĂ€hlen, unter anderem, Alterungseffekte in Transistoren sowie ĂŒbermĂ€ĂŸige Hitzeentwicklung, nicht zuletzt durch stĂ€rkeres Auftreten von Selbsterhitzungseffekten innerhalb der Transistoren. Damit solche Probleme die ZuverlĂ€ssigkeit eines Schaltkreises nicht gefĂ€hrden, werden die internen Signallaufzeiten ĂŒblicherweise sehr pessimistisch kalkuliert. Durch den so entstandenen zeitlichen Sicherheitsabstand wird die korrekte FunktionalitĂ€t des Schaltkreises sichergestellt, allerdings auf Kosten der Performance. Alternativ kann die ZuverlĂ€ssigkeit des Schaltkreises auch durch andere Techniken erhöht werden, wie zum Beispiel durch Null-Temperatur-Koeffizienten oder Approximate Computing. Wenngleich diese Techniken einen Großteil des ĂŒblichen zeitlichen Sicherheitsabstandes einsparen können, bergen sie dennoch weitere Konsequenzen und Kompromisse. Bleibende Herausforderungen bei der Skalierung von CMOS Technologien fĂŒhren außerdem zu einem verstĂ€rkten Fokus auf vielversprechende Zukunftstechnologien. Ein Beispiel dafĂŒr ist der Negative Capacitance Field-Effect Transistor (NCFET), der eine beachtenswerte Leistungssteigerung gegenĂŒber herkömmlichen FinFET Transistoren aufweist und diese in Zukunft ersetzen könnte. Des Weiteren setzen Entwickler von Schaltkreisen vermehrt auf komplexe, parallele Strukturen statt auf höhere Taktfrequenzen. Diese komplexen Modelle benötigen moderne Power-Management Techniken in allen Aspekten des Designs. Mit dem Auftreten von neuartigen Transistortechnologien (wie zum Beispiel NCFET) mĂŒssen diese Power-Management Techniken neu bewertet werden, da sich AbhĂ€ngigkeiten und VerhĂ€ltnismĂ€ĂŸigkeiten Ă€ndern. Diese Arbeit prĂ€sentiert neue Herangehensweisen, sowohl zur Analyse als auch zur Modellierung der ZuverlĂ€ssigkeit von Schaltkreisen, um zuvor genannte Herausforderungen auf mehreren Designebenen anzugehen. Diese Herangehensweisen unterteilen sich in konventionelle Techniken ((a), (b), (c) und (d)) und unkonventionelle Techniken ((e) und (f)), wie folgt: (a)\textbf{(a)} Analyse von Leistungszunahmen in Zusammenhang mit der Maximierung von Leistungseffizienz beim Betrieb nahe der Transistor Schwellspannung, insbesondere am optimalen Leistungspunkt. Das genaue Ermitteln eines solchen optimalen Leistungspunkts ist eine besondere Herausforderung bei Multicore Designs, da dieser sich mit den jeweiligen Optimierungszielsetzungen und der Arbeitsbelastung verschiebt. (b)\textbf{(b)} Aufzeigen versteckter Interdependenzen zwischen Alterungseffekten bei Transistoren und Schwankungen in der Versorgungsspannung durch „IR-drops“. Eine neuartige Technik wird vorgestellt, die sowohl Über- als auch UnterschĂ€tzungen bei der Ermittlung des zeitlichen Sicherheitsabstands vermeidet und folglich den kleinsten, dennoch ausreichenden Sicherheitsabstand ermittelt. (c)\textbf{(c)} EindĂ€mmung von Alterungseffekten bei Transistoren durch „Graceful Approximation“, eine Technik zur Erhöhung der Taktfrequenz bei Bedarf. Der durch Alterungseffekte bedingte zeitlich Sicherheitsabstand wird durch Approximate Computing Techniken ersetzt. Des Weiteren wird Quantisierung verwendet um ausreichend Genauigkeit bei den Berechnungen zu gewĂ€hrleisten. (d)\textbf{(d)} EindĂ€mmung von temperaturabhĂ€ngigen Verschlechterungen der Signallaufzeit durch den Betrieb nahe des Null-Temperatur Koeffizienten (N-ZTC). Der Betrieb bei N-ZTC minimiert temperaturbedingte Abweichungen der Performance und der Leistungsaufnahme. Qualitative und quantitative Vergleiche gegenĂŒber dem traditionellen zeitlichen Sicherheitsabstand werden prĂ€sentiert. (e)\textbf{(e)} Modellierung von Power-Management Techniken fĂŒr NCFET-basierte Prozessoren. Die NCFET Technologie hat einzigartige Eigenschaften, durch die herkömmliche Verfahren zur Spannungs- und Frequenzskalierungen zur Laufzeit (DVS/DVFS) suboptimale Ergebnisse erzielen. Dies erfordert NCFET-spezifische Power-Management Techniken, die in dieser Arbeit vorgestellt werden. (f)\textbf{(f)} Vorstellung eines neuartigen heterogenen Multicore Designs in NCFET Technologie. Das Design beinhaltet identische Kerne; HeterogenitĂ€t entsteht durch die Anwendung der individuellen, optimalen Konfiguration der Kerne. Amdahls Gesetz wird erweitert, um neue system- und anwendungsspezifische Parameter abzudecken und die VorzĂŒge des neuen Designs aufzuzeigen. Die Auswertungen der vorgestellten Techniken werden mithilfe von Implementierungen und Simulationen auf Schaltkreisebene (gate-level) durchgefĂŒhrt. Des Weiteren werden Simulatoren auf Systemebene (system-level) verwendet, um Multicore Designs zu implementieren und zu simulieren. Zur Validierung und Bewertung der EffektivitĂ€t gegenĂŒber dem Stand der Technik werden analytische, gate-level und system-level Simulationen herangezogen, die sowohl synthetische als auch reale Anwendungen betrachten

    A Survey on FPGA-Based Sensor Systems: Towards Intelligent and Reconfigurable Low-Power Sensors for Computer Vision, Control and Signal Processing

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    The current trend in the evolution of sensor systems seeks ways to provide more accuracy and resolution, while at the same time decreasing the size and power consumption. The use of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) provides specific reprogrammable hardware technology that can be properly exploited to obtain a reconfigurable sensor system. This adaptation capability enables the implementation of complex applications using the partial reconfigurability at a very low-power consumption. For highly demanding tasks FPGAs have been favored due to the high efficiency provided by their architectural flexibility (parallelism, on-chip memory, etc.), reconfigurability and superb performance in the development of algorithms. FPGAs have improved the performance of sensor systems and have triggered a clear increase in their use in new fields of application. A new generation of smarter, reconfigurable and lower power consumption sensors is being developed in Spain based on FPGAs. In this paper, a review of these developments is presented, describing as well the FPGA technologies employed by the different research groups and providing an overview of future research within this field.The research leading to these results has received funding from the Spanish Government and European FEDER funds (DPI2012-32390), the Valencia Regional Government (PROMETEO/2013/085) and the University of Alicante (GRE12-17)

    Predictive Dynamic Thermal and Power Management for Heterogeneous Mobile Platforms

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    abstract: Heterogeneous multiprocessor systems-on-chip (MPSoCs) powering mobile platforms integrate multiple asymmetric CPU cores, a GPU, and many specialized processors. When the MPSoC operates close to its peak performance, power dissipation easily increases the temperature, hence adversely impacts reliability. Since using a fan is not a viable solution for hand-held devices, there is a strong need for dynamic thermal and power management (DTPM) algorithms that can regulate temperature with minimal performance impact. This abstract presents a DTPM algorithm based on a practical temperature prediction methodology using system identification. The DTPM algorithm dynamically computes a power budget using the predicted temperature, and controls the types and number of active processors as well as their frequencies. Experiments on an octa-core big.LITTLE processor and common Android apps demonstrate that the proposed technique predicts temperature within 3% accuracy, while the DTPM algorithm provides around 6x reduction in temperature variance, and as large as 16% reduction in total platform power compared to using a fan.Dissertation/ThesisMasters Thesis Electrical Engineering 201

    NASA SpaceCube Intelligent Multi-Purpose System for Enabling Remote Sensing, Communication, and Navigation in Mission Architectures

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    New, innovative CubeSat mission concepts demand modern capabilities such as artificial intelligence and autonomy, constellation coordination, fault mitigation, and robotic servicing – all of which require vastly more processing resources than legacy systems are capable of providing. Enabling these domains within a scalable, configurable processing architecture is advantageous because it also allows for the flexibility to address varying mission roles, such as a command and data-handling system, a high-performance application processor extension, a guidance and navigation solution, or an instrument/sensor interface. This paper describes the NASA SpaceCube Intelligent Multi-Purpose System (IMPS), which allows mission developers to mix-and-match 1U (10 cm × 10 cm) CubeSat payloads configured for mission-specific needs. The central enabling component of the system architecture to address these concerns is the SpaceCube v3.0 Mini Processor. This single-board computer features the 20nm Xilinx Kintex UltraScale FPGA combined with a radiation-hardened FPGA monitor, and extensive IO to integrate and interconnect varying cards within the system. To unify the re-usable designs within this architecture, the CubeSat Card Standard was developed to guide design of 1U cards. This standard defines pinout configurations, mechanical, and electrical specifications for 1U CubeSat cards, allowing the backplane and mechanical enclosure to be easily extended. NASA has developed several cards adhering to the standard (System-on-Chip, power card, etc.), which allows the flexibility to configure a payload from a common catalog of cards

    Personal area technologies for internetworked services

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    A Modern Primer on Processing in Memory

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    Modern computing systems are overwhelmingly designed to move data to computation. This design choice goes directly against at least three key trends in computing that cause performance, scalability and energy bottlenecks: (1) data access is a key bottleneck as many important applications are increasingly data-intensive, and memory bandwidth and energy do not scale well, (2) energy consumption is a key limiter in almost all computing platforms, especially server and mobile systems, (3) data movement, especially off-chip to on-chip, is very expensive in terms of bandwidth, energy and latency, much more so than computation. These trends are especially severely-felt in the data-intensive server and energy-constrained mobile systems of today. At the same time, conventional memory technology is facing many technology scaling challenges in terms of reliability, energy, and performance. As a result, memory system architects are open to organizing memory in different ways and making it more intelligent, at the expense of higher cost. The emergence of 3D-stacked memory plus logic, the adoption of error correcting codes inside the latest DRAM chips, proliferation of different main memory standards and chips, specialized for different purposes (e.g., graphics, low-power, high bandwidth, low latency), and the necessity of designing new solutions to serious reliability and security issues, such as the RowHammer phenomenon, are an evidence of this trend. This chapter discusses recent research that aims to practically enable computation close to data, an approach we call processing-in-memory (PIM). PIM places computation mechanisms in or near where the data is stored (i.e., inside the memory chips, in the logic layer of 3D-stacked memory, or in the memory controllers), so that data movement between the computation units and memory is reduced or eliminated.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1903.0398
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