Exploring Processor and Memory Architectures for Multimedia

Multimedia has become one of the cornerstones of our 21st century society and, when combined with mobility, has enabled a tremendous evolution of our society. However, joining these two concepts introduces many technical challenges. These range from having sufficient performance for handling multimedia content to having the battery stamina for acceptable mobile usage. When taking a projection of where we are heading, we see these issues becoming ever more challenging by increased mobility as well as advancements in multimedia content, such as introduction of stereoscopic 3D and augmented reality. The increased performance needs for handling multimedia come not only from an ongoing step-up in resolution going from QVGA (320x240) to Full HD (1920x1080) a 27x increase in less than half a decade. On top of this, there is also codec evolution (MPEG-2 to H.264 AVC) that adds to the computational load increase. To meet these performance challenges there has been processing and memory architecture advances (SIMD, out-of-order superscalarity, multicore processing and heterogeneous multilevel memories) in the mobile domain, in conjunction with ever increasing operating frequencies (200MHz to 2GHz) and on-chip memory sizes (128KB to 2-3MB). At the same time there is an increase in requirements for mobility, placing higher demands on battery-powered systems despite the steady increase in battery capacity (500 to 2000mAh). This leaves negative net result in-terms of battery capacity versus performance advances. In order to make optimal use of these architectural advances and to meet the power limitations in mobile systems, there is a need for taking an overall approach on how to best utilize these systems. The right trade-off between performance and power is crucial. On top of these constraints, the flexibility aspects of the system need to be addressed. All this makes it very important to reach the right architectural balance in the system. The first goal for this thesis is to examine multimedia applications and propose a flexible solution that can meet the architectural requirements in a mobile system. Secondly, propose an automated methodology of optimally mapping multimedia data and instructions to a heterogeneous multilevel memory subsystem. The proposed methodology uses constraint programming for solving a multidimensional optimization problem. Results from this work indicate that using today’s most advanced mobile processor technology together with a multi-level heterogeneous on-chip memory subsystem can meet the performance requirements for handling multimedia. By utilizing the automated optimal memory mapping method presented in this thesis lower total power consumption can be achieved, whilst performance for multimedia applications is improved, by employing enhanced memory management. This is achieved through reduced external accesses and better reuse of memory objects. This automatic method shows high accuracy, up to 90%, for predicting multimedia memory accesses for a given architecture

Coarse-grained reconfigurable array architectures

Coarse-Grained Reconfigurable Array (CGRA) architectures accelerate the same inner loops that benefit from the high ILP support in VLIW architectures. By executing non-loop code on other cores, however, CGRAs can focus on such loops to execute them more efficiently. This chapter discusses the basic principles of CGRAs, and the wide range of design options available to a CGRA designer, covering a large number of existing CGRA designs. The impact of different options on flexibility, performance, and power-efficiency is discussed, as well as the need for compiler support. The ADRES CGRA design template is studied in more detail as a use case to illustrate the need for design space exploration, for compiler support and for the manual fine-tuning of source code

Energy-aware embedded media processing: customizable memory subsystems and energy management policies

textThe design of energy-efficient data memory architectures for embedded system platforms has received considerable attention in recent years. In this dissertation we propose a special-purpose data memory subsystem, called Xtream-Fit, targeted to streaming media applications executing on both generic uniprocessor embedded platforms and powerful SMT-based multi-threading platforms. We empirically demonstrate that Xtream-Fit achieves high energydelay efficiency across a wide range of media devices, from systems running a single media application to systems concurrently executing multiple media applications under synchronization constraints. Xtream-Fit’s energy efficiency is predicated on a novel task-based execution model that exposes/enhances opportunities for efficient prefetching, and aggressive dynamic energy conservation techniques targeting on-chip and off-chip memory components. A key novelty of Xtream-Fit is that it exposes a single customization parameter, thus enabling a very simple and yet effective design space exploration methodology to find the best memory configuration for the target application(s). Extensive experimental results show that Xtream-Fit reduces energy-delay product substantially – by 32% to 69% – as compared to ‘standard’ general-purpose memory subsystems enhanced with state of the art cache decay and SDRAM power mode control policies.Electrical and Computer Engineerin

Power-Aware Memory Allocation for Embedded Data-Intensive Signal Processing Applications

Many signal processing systems, particularly in the multimedia and telecommunication domains, are synthesized to execute data-intensive applications: their cost related aspects ­ namely power consumption and chip area ­ are heavily influenced, if not dominated, by the data access and storage aspects. This chapter presents a power-aware memory allocation methodology. Starting from the high-level behavioral specification of a given application, this framework performs the assignment of of the multidimensional signals to the memory layers ­ the on-chip scratch-pad memory and the off-chip main memory ­ the goal being the reduction of the dynamic energy consumption in the memory subsystem. Based on the assignment results, the framework subsequently performs the mapping of signals into the memory layers such that the overall amount of data storage be reduced. This software system yields a complete allocation solution: the exact storage amount on each memory layer, the mapping functions that determine the exact locations for any array element (scalar signal) in the specification, and, in addition, an estimation of the dynamic energy consumption in the memory subsystem

Predictable mapping of streaming applications on multiprocessors

Het ontwerp van nieuwe consumentenelektronica wordt voortdurend complexer omdat er steeds meer functionaliteit in deze apparaten ge¨integreerd wordt. Een voorspelbaar ontwerptraject is nodig om deze complexiteit te beheersen. Het resultaat van dit ontwerptraject zou een systeem moeten zijn, waarin iedere applicatie zijn eigen taken binnen een strikte tijdslimiet kan uitvoeren, onafhankelijk van andere applicaties die hetzelfde systeem gebruiken. Dit vereist dat het tijdsgedrag van de hardware, de software, evenals hun interactie kan worden voorspeld. Er wordt vaak voorgesteld om een heterogeen multi-processor systeem (MPSoC) te gebruiken in moderne elektronische systemen. Een MP-SoC heeft voor veel applicaties een goede verhouding tussen rekenkracht en energiegebruik. Onchip netwerken (NoCs) worden voorgesteld als interconnect in deze systemen. Een NoC is schaalbaar en het biedt garanties wat betreft de hoeveelheid tijd die er nodig is om gegevens te communiceren tussen verschillende processoren en geheugens. Door het NoC te combineren met een voorspelbare strategie om de processoren en geheugens te delen, ontstaat een hardware platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Om een voorspelbaar systeem te verkrijgen moet ook het tijdsgedrag van een applicatie die wordt uitgevoerd op het platform voorspelbaar en analyseerbaar zijn. Het Synchronous Dataflow (SDF) model is erg geschikt voor het modelleren van applicaties die werken met gegevensstromen. Het model kan vele ontwerpbeslissingen modelleren en het is mogelijk om tijdens het ontwerptraject het tijdsgedrag van het systeem te analyseren. Dit proefschrift probeert om applicaties die gemodelleerd zijn met SDF grafen op een zodanige manier af te beelden op een NoC-gebaseerd MP-SoC, dat garanties op het tijdsgedrag van individuele applicaties gegeven kunnen worden. De doorstroomsnelheid van een applicatie is vaak een van de belangrijkste eisen bij het ontwerpen van systemen voor applicaties die werken met gegevensstromen. Deze doorstroomsnelheid wordt in hoge mate be¨invloed door de beschikbare ruimte om resultaten (gegevens) op te slaan. De opslagruimte in een SDF graaf wordt gemodelleerd door de pijlen in de graaf. Het probleem is dat er een vaste grootte voor de opslagruimte aan de pijlen van een SDF graaf moet worden toegewezen. Deze grootte moet zodanig worden gekozen dat de vereiste doorstroomsnelheid van het systeem gehaald wordt, terwijl de benodigde opslagruimte geminimaliseerd wordt. De eerste belangrijkste bijdrage van dit proefschrift is een techniek om de minimale opslagruimte voor iedere mogelijke doorstroomsnelheid van een applicatie te vinden. Ondanks de theoretische complexiteit van dit probleem presteert de techniek in praktijk goed. Doordat de techniek alle mogelijke minimale combinaties van opslagruimte en doorstroomsnelheid vindt, is het mogelijk om met situaties om te gaan waarin nog niet alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. De ontwerpbeslissingen om twee taken van een applicatie op ´e´en processor uit te voeren, zou bijvoorbeeld de doorstroomsnelheid kunnen be¨invloeden. Hierdoor is er een onzekerheid in het begin van het ontwerptraject tussen de berekende doorstroomsnelheid en de doorstroomsnelheid die daadwerkelijk gerealiseerd kan worden als alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. Tijdens het ontwerptraject moeten de taken waaruit een applicatie is opgebouwd toegewezen worden aan de verschillende processoren en geheugens in het systeem. Indien meerdere taken een processor delen, moet ook de volgorde bepaald worden waarin deze taken worden uitgevoerd. Een belangrijke bijdrage van dit proefschrift is een techniek die deze toewijzing uitvoert en die de volgorde bepaalt waarin taken worden uitgevoerd. Bestaande technieken kunnen alleen omgaan met taken die een ´e´en-op-´e´en relatie met elkaar hebben, dat wil zeggen, taken die een gelijk aantal keren uitgevoerd worden. In een SDF graaf kunnen ook complexere relaties worden uitgedrukt. Deze relaties kunnen omgeschreven worden naar een ´e´en-op-´e´en relatie, maar dat kan leiden tot een exponenti¨ele groei van het aantal taken in de graaf. Hierdoor kan het onmogelijk worden om in een beperkte tijd alle taken aan de processoren toe te wijzen en om de volgorde te bepalen waarin deze taken worden uitgevoerd. De techniek die in dit proefschrift wordt gepresenteerd, kan omgaan met de complexe relaties tussen taken in een SDF graaf zonder de vertaling naar de ´e´en-op-´e´en relaties te maken. Dit is mogelijk dankzij een nieuwe, effici¨ente techniek om de doorstroomsnelheid van SDF grafen te bepalen. Nadat de taken van een applicatie toegewezen zijn aan de processoren in het hardware platform moet de communicatie tussen deze taken op het NoC gepland worden. In deze planning moet voor ieder bericht dat tussen de taken wordt verstuurd, worden bepaald welke route er gebruikt wordt en wanneer de communicatie gestart wordt. Dit proefschrift introduceert drie strategie¨en voor het versturen van berichten met een strikte tijdslimiet. Alle drie de strategie¨en maken maximaal gebruik van de beschikbare vrijheid die moderne NoCs bieden. Experimenten tonen aan dat deze strategie¨en hierdoor effici¨enter omgaan met de beschikbare hardware dan bestaande strategie¨en. Naast deze strategie¨en wordt er een techniek gepresenteerd om uit de ontwerpbeslissingen die gemaakt zijn tijdens het toewijzen van taken aan de processoren alle tijdslimieten af te leiden waarbinnen de berichten over het NoC gecommuniceerd moeten worden. Deze techniek koppelt de eerder genoemde techniek voor het toewijzen van taken aan processoren aan de drie strategie¨en om berichten te versturen over het NoC. Tenslotte worden de verschillende technieken die in dit proefschrift worden ge¨introduceerd gecombineerd tot een compleet ontwerptraject. Het startpunt is een SDF graaf die een applicatie modelleert en een NoC-gebaseerd MP-SoC platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Het doel van het ontwerptraject is het op een zodanige manier afbeelden van de applicatie op het platform dat de doorstroomsnelheid van de applicatie gegarandeerd kan worden. Daarnaast probeert het ontwerptraject de hoeveelheid hardware die gebruikt wordt te minimaliseren. Er wordt een experiment gepresenteerd waarin drie verschillende multimedia applicaties (H.263 encoder/decoder en een MP3 decoder) op een NoCgebaseerd MP-SoC worden afgebeeld. Dit experiment toont aan dat de technieken die in dit proefschrift worden voorgesteld, gebruikt kunnen worden voor het ontwerpen van systemen met een voorspelbaar tijdsgedrag. Hiermee is het voorgestelde ontwerptraject het eerste traject dat een met een SDF-gemodelleerde applicatie op een NoC-gebaseerd MP-SoC kan afbeelden, terwijl er garanties worden gegeven over de doorstroomsnelheid van de applicatie

Analysis of scratch-pad and data-cache performance using statistical methods

Abstract—An effectively designed and efficiently used memory hierarchy, composed of scratch-pads or cache, is seen today as the key to obtaining energy and performance gains in data-dominated embedded applications. However, an unsolved problem is – how to make the right choice between the scratch-pad and the data-cache for different class of applications? Recent studies show that applications with regular and manifest data access patterns (e.g. matrix multiplication) perform better on the scratch-pad compared to the cache. In the case of dynamic applications with irregular and non-manifest access patterns, it is however commonly and intuitively believed that the cache would perform better. In this paper, we show by theoretical analysis and empirical results that this intuition can sometimes be misleading. When access-probabilities remain fixed, we prove that the scratch-pad, with an optimal mapping, will always outperform the cache. We also demonstrate how to map dynamic applications efficiently to scratch-pad or cache and additionally, how to accurately predict the performance. I

Compilation and Scheduling Techniques for Embedded Systems

Embedded applications are constantly increasing in size, which has resulted in increasing demand on designers of digital signal processors (DSPs) to meet the tight memory, size and cost constraints. With this trend, memory requirement reduction through code compaction and variable coalescing techniques are gaining more ground. Also, as the current trend in complex embedded systems of using multiprocessor system-on-chip (MPSoC) grows, problems like mapping, memory management and scheduling are gaining more attention. The first part of the dissertation deals with problems related to digital signal processors. Most modern DSPs provide multiple address registers and a dedicated address generation unit (AGU) which performs address generation in parallel to instruction execution. A careful placement of variables in memory is important in decreasing the number of address arithmetic instructions leading to compact and efficient code. Chapters 2 and 3 present effective heuristics for the simple and the general offset assignment problems with variable coalescing. A solution based on simulated annealing is also presented. Chapter 4 presents an optimal integer linear programming (ILP) solution to the offset assignment problem with variable coalescing and operand permutation. A new approach to the general offset assignment problem is introduced. Chapter 5 presents an optimal ILP formulation and a genetic algorithm solution to the address register allocation problem (ARA) with code transformation techniques. The ARA problem is used to generate compact codes for array-intensive embedded applications. In the second part of the dissertation, we study problems related to MPSoCs. MPSoCs provide the flexibility to meet the performance requirements of multimedia applications while respecting the tight embedded system constraints. MPSoC-based embedded systems often employ software-managed memories called scratch-pad memories (SPM). Scheduling the tasks of an application on the processors and partitioning the available SPM budget among those processors are two critical issues in reducing the overall computation time. Traditionally, the step of task scheduling is applied separately from the memory partitioning step. Such a decoupled approach may miss better quality schedules. Chapters 6 and 7 present effective heuristics that integrate task allocation and SPM partitioning to further reduce the execution time of embedded applications for single and multi-application scenarios

Gestión de jerarquías de memoria híbridas a nivel de sistema

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadoras y Automática y de Ku Leuven, Arenberg Doctoral School, Faculty of Engineering Science, leída el 11/05/2017.In electronics and computer science, the term ‘memory’ generally refers to devices that are used to store information that we use in various appliances ranging from our PCs to all hand-held devices, smart appliances etc. Primary/main memory is used for storage systems that function at a high speed (i.e. RAM). The primary memory is often associated with addressable semiconductor memory, i.e. integrated circuits consisting of silicon-based transistors, used for example as primary memory but also other purposes in computers and other digital electronic devices. The secondary/auxiliary memory, in comparison provides program and data storage that is slower to access but offers larger capacity. Examples include external hard drives, portable flash drives, CDs, and DVDs. These devices and media must be either plugged in or inserted into a computer in order to be accessed by the system. Since secondary storage technology is not always connected to the computer, it is commonly used for backing up data. The term storage is often used to describe secondary memory. Secondary memory stores a large amount of data at lesser cost per byte than primary memory; this makes secondary storage about two orders of magnitude less expensive than primary storage. There are two main types of semiconductor memory: volatile and nonvolatile. Examples of non-volatile memory are ‘Flash’ memory (sometimes used as secondary, sometimes primary computer memory) and ROM/PROM/EPROM/EEPROM memory (used for firmware such as boot programs). Examples of volatile memory are primary memory (typically dynamic RAM, DRAM), and fast CPU cache memory (typically static RAM, SRAM, which is fast but energy-consuming and offer lower memory capacity per are a unit than DRAM). Non-volatile memory technologies in Si-based electronics date back to the 1990s. Flash memory is widely used in consumer electronic products such as cellphones and music players and NAND Flash-based solid-state disks (SSDs) are increasingly displacing hard disk drives as the primary storage device in laptops, desktops, and even data centers. The integration limit of Flash memories is approaching, and many new types of memory to replace conventional Flash memories have been proposed. The rapid increase of leakage currents in Silicon CMOS transistors with scaling poses a big challenge for the integration of SRAM memories. There is also the case of susceptibility to read/write failure with low power schemes. As a result of this, over the past decade, there has been an extensive pooling of time, resources and effort towards developing emerging memory technologies like Resistive RAM (ReRAM/RRAM), STT-MRAM, Domain Wall Memory and Phase Change Memory(PRAM). Emerging non-volatile memory technologies promise new memories to store more data at less cost than the expensive-to build silicon chips used by popular consumer gadgets including digital cameras, cell phones and portable music players. These new memory technologies combine the speed of static random-access memory (SRAM), the density of dynamic random-access memory (DRAM), and the non-volatility of Flash memory and so become very attractive as another possibility for future memory hierarchies. The research and information on these Non-Volatile Memory (NVM) technologies has matured over the last decade. These NVMs are now being explored thoroughly nowadays as viable replacements for conventional SRAM based memories even for the higher levels of the memory hierarchy. Many other new classes of emerging memory technologies such as transparent and plastic, three-dimensional(3-D), and quantum dot memory technologies have also gained tremendous popularity in recent years...En el campo de la informática, el término ‘memoria’ se refiere generalmente a dispositivos que son usados para almacenar información que posteriormente será usada en diversos dispositivos, desde computadoras personales (PC), móviles, dispositivos inteligentes, etc. La memoria principal del sistema se utiliza para almacenar los datos e instrucciones de los procesos que se encuentre en ejecución, por lo que se requiere que funcionen a alta velocidad (por ejemplo, DRAM). La memoria principal está implementada habitualmente mediante memorias semiconductoras direccionables, siendo DRAM y SRAM los principales exponentes. Por otro lado, la memoria auxiliar o secundaria proporciona almacenaje(para ficheros, por ejemplo); es más lenta pero ofrece una mayor capacidad. Ejemplos típicos de memoria secundaria son discos duros, memorias flash portables, CDs y DVDs. Debido a que estos dispositivos no necesitan estar conectados a la computadora de forma permanente, son muy utilizados para almacenar copias de seguridad. La memoria secundaria almacena una gran cantidad de datos aun coste menor por bit que la memoria principal, siendo habitualmente dos órdenes de magnitud más barata que la memoria primaria. Existen dos tipos de memorias de tipo semiconductor: volátiles y no volátiles. Ejemplos de memorias no volátiles son las memorias Flash (algunas veces usadas como memoria secundaria y otras veces como memoria principal) y memorias ROM/PROM/EPROM/EEPROM (usadas para firmware como programas de arranque). Ejemplos de memoria volátil son las memorias DRAM (RAM dinámica), actualmente la opción predominante a la hora de implementar la memoria principal, y las memorias SRAM (RAM estática) más rápida y costosa, utilizada para los diferentes niveles de cache. Las tecnologías de memorias no volátiles basadas en electrónica de silicio se remontan a la década de1990. Una variante de memoria de almacenaje por carga denominada como memoria Flash es mundialmente usada en productos electrónicos de consumo como telefonía móvil y reproductores de música mientras NAND Flash solid state disks(SSDs) están progresivamente desplazando a los dispositivos de disco duro como principal unidad de almacenamiento en computadoras portátiles, de escritorio e incluso en centros de datos. En la actualidad, hay varios factores que amenazan la actual predominancia de memorias semiconductoras basadas en cargas (capacitivas). Por un lado, se está alcanzando el límite de integración de las memorias Flash, lo que compromete su escalado en el medio plazo. Por otra parte, el fuerte incremento de las corrientes de fuga de los transistores de silicio CMOS actuales, supone un enorme desafío para la integración de memorias SRAM. Asimismo, estas memorias son cada vez más susceptibles a fallos de lectura/escritura en diseños de bajo consumo. Como resultado de estos problemas, que se agravan con cada nueva generación tecnológica, en los últimos años se han intensificado los esfuerzos para desarrollar nuevas tecnologías que reemplacen o al menos complementen a las actuales. Los transistores de efecto campo eléctrico ferroso (FeFET en sus siglas en inglés) se consideran una de las alternativas más prometedores para sustituir tanto a Flash (por su mayor densidad) como a DRAM (por su mayor velocidad), pero aún está en una fase muy inicial de su desarrollo. Hay otras tecnologías algo más maduras, en el ámbito de las memorias RAM resistivas, entre las que cabe destacar ReRAM (o RRAM), STT-RAM, Domain Wall Memory y Phase Change Memory (PRAM)...Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEunpu

A composable, energy-managed, real-time MPSOC platform.

Multi-processors systems on chip (MPSOC) platforms emerged in embedded systems as hardware solutions to support the continuously increasing functionality and performance demands in this domain. Such a platform has to execute a mix of applications with diverse performance and timing constraints, i.e., real-time or non-real-time, thus different application schedulers should co-exist on an MPSOC. Moreover, applications share many MPSOC resources, thus their timing depends on the arbitration at these resources. Arbitration may create inter-application dependencies, e.g., the timing of a low priority application depends on the timing of all higher priority ones. Application inter-dependencies make the functional and timing verification and the integration process harder. This is especially problematic for real-time applications, for which fulfilling the time-related constraints should be guaranteed by construction. Moreover, energy and power management, commonly employed in embedded systems, make this verification even more difficult. Typically, energy and power management involves scaling the resources operating point, which has a direct impact on the resource performance, thus influences the application time behaviour. Finally, a small change in one application leads to the need to re-verify all other applications, incurring a large effort. Composability is a property meant to ease the verification and integration process. A system is composable if the functionality and the timing behaviour of each application is independent of other applications mapped on the same platform. Composability is achieved by utilising arbiters that ensure applications independence. In this paper we present the concepts behind a composable, scalable, energy-managed MPSOC platform, able to support different real-time and nonreal time schedulers concurrently, and discuss its advantages and limitations

A composable, energy-managed, real-time MPSOC platform

Multi-processors systems on chip (MPSOC) platforms emerged in embedded systems as hardware solutions to support the continuously increasing functionality and performance demands in this domain. Such a platform has to execute a mix of applications with diverse performance and timing constraints, i.e., real-time or non-real-time, thus different application schedulers should co-exist on an MPSOC. Moreover, applications share many MPSOC resources, thus their timing depends on the arbitration at these resources. Arbitration may create inter-application dependencies, e.g., the timing of a low priority application depends on the timing of all higher priority ones. Application inter-dependencies make the functional and timing verification and the integration process harder. This is especially problematic for real-time applications, for which fulfilling the time-related constraints should be guaranteed by construction. Moreover, energy and power management, commonly employed in embedded systems, make this verification even more difficult. Typically, energy and power management involves scaling the resources operating point, which has a direct impact on the resource performance, thus influences the application time behaviour. Finally, a small change in one application leads to the need to re-verify all other applications, incurring a large effort. Composability is a property meant to ease the verification and integration process. A system is composable if the functionality and the timing behaviour of each application is independent of other applications mapped on the same platform. Composability is achieved by utilising arbiters that ensure applications independence. In this paper we present the concepts behind a composable, scalable, energy-managed MPSOC platform, able to support different real-time and nonreal time schedulers concurrently, and discuss its advantages and limitations