Methoden zur applikationsspezifischen Verlustleitungsoptimierung für eingebettete Prozessoren

Dieser Beitrag beschreibt eine Methodik zur Verlustleistungsmodellierung von eingebetteten Prozessoren im Entwurfsstadium auf Basis der Hardwarebeschreibung. Die Methodik wurde exemplarisch auf einen typischen RISC-Prozessor angewendet. Die gewonnenen Verlustleistungsmodelle zeigen eine geringe Abweichung hinsichtlich der mittleren Verlustleistungsaufnahme von unter 5% und eine hohe Güte bezüglich des zeitlichen Verlaufes der Verlustleistungsaufnahme im Vergleich zur sehr zeitaufwendigen Simulation der Gatter-Netzliste. Zudem lassen sich die Modelle zusammen mit der funktionalen Emulation des Prozessors auf einem FPGA abbilden. Die hohe Ausführungsgeschwindigkeit der Emulation erlaubt sowohl eine umfassende, verlustleistungsorientierte Optimierung der Anwendungen durch den Applikationsentwickler als auch eine anwendungsorientierte Optimierung der Prozessorarchitektur durch den Hardwareentwickler

An FPGA-based infrastructure for fine-grained DVFS analysis in high-performance embedded systems

Emerging technologies provide SoCs with fine-grained DVFS capabilities both in space (number of domains) and time (transients in the order of tens of nanoseconds). Analyzing these systems requires cycle-accurate accounting of rapidly-changing dynamics and complex interactions among accelerators, interconnect, memory, and OS. We present an FPGA-based infrastructure that facilitates such analyses for high-performance embedded systems. We show how our infrastructure can be used to first generate SoCs with loosely-coupled accelerators, and then perform design-space exploration considering several DVFS policies under full-system workload scenarios, sweeping spatial and temporal domain granularity

Full-System Chip Multiprocessor Power Evaluations using FPGA-Based Emulation

The design process for chip multiprocessors (CMPs) requires extremely long simulation times to explore performance, power, and thermal issues, particularly when operating system (OS) effects are included. In response, our novel FPGA-based emulation methodology models a full CMP design including applications and an OS. Activity counters programmed into the cores feed per-component microarchitectural power models. These models achieve under 10 % error compared to detailed gate-level simulations. Our method retains software flexibility, but offers up to 35 × speedup compared to full-system software simulations. We present our approach by emulating a 2-core Leon3 cache-coherent multiprocessor running Linux and parallel benchmarks. In an example case study, our emulated system uses activity counts (a proxy for temperature) to guide process migration between the CMP cores. Overall, this paper’s methodology makes possible detailed power and thermal studies of CMPs and their operating systems

Caractérisation automatisée de la consommation de puissance des processeurs pour l'estimation au niveau système

RÉSUMÉ De nos jours, la consommation de puissance est une contrainte clé et une métrique de performance essentielle lors du design des systèmes numériques. La dissipation de chaleur excessive sur les circuits intégrés diminue relativement leurs performances. Également, plus que jamais, nous avons le besoin d’augmenter le temps de vie des batteries de nouvelles électroniques portables. Avec les techniques de design classiques, RTL « Register Transfer Level », une estimation de puissance précise est possible seulement aux dernières étapes du processus de développement. Pour remédier à cette problématique, on a récemment proposé dans la littérature de hausser le niveau d’abstraction de la conception de systèmes embarqués à l’aide de la méthodologie de niveau système « Electronic System Level » (ESL). Dans cette perspective, ce travail propose une méthodologie capable de caractériser automatiquement la consommation de puissance des processeurs configurable de type « soft-processors » et de générer un modèle efficace pour l’estimation de l’énergie consommée au niveau système. À l'aide de ce modèle, une étude comparative entre trois techniques d’estimation est donc présentée. Les résultats de cinq programmes tests montrent une estimation de puissance huit mille fois plus rapide que les techniques d’estimation conventionnelles et une erreur moyenne de seulement ±3.98 % pour le processeur LEON3 et de ±10.70 % pour le processeur Microblaze.----------ABSTRACT Nowadays, power consumption is a key constraint and a digital system design essential metric of performance. Excessive heat dissipation of integrated circuits relatively decreases the performance of the system. Also, more than ever, we need to increase the battery lifetime of new portable electronics. With classical design techniques as RTL « Register Transfer Level », precise power estimation is only possible in the final stages of the development process. To solve this problem, the literature recently proposed to raise the abstraction level of embedded systems design, using ESL « Electronic System Level » methodology. In this context, this project proposes a methodology to automatically characterize configurable soft-processors power consumption and generate an effective power model for energy consumption estimation at system level. Using this model, a comparative study between three estimation techniques is also presented. The results of five benchmarks show that our power estimation is eight thousand times faster than conventional estimation techniques and an average error of only ±3.98 % for the LEON3 processor and ±10.70 % for the Microblaze processor

ADAPTIVE POWER MANAGEMENT FOR COMPUTERS AND MOBILE DEVICES

Power consumption has become a major concern in the design of computing systems today. High power consumption increases cooling cost, degrades the system reliability and also reduces the battery life in portable devices. Modern computing/communication devices support multiple power modes which enable power and performance tradeoff. Dynamic power management (DPM), dynamic voltage and frequency scaling (DVFS), and dynamic task migration for workload consolidation are system level power reduction techniques widely used during runtime. In the first part of the dissertation, we concentrate on the dynamic power management of the personal computer and server platform where the DPM, DVFS and task migrations techniques are proved to be highly effective. A hierarchical energy management framework is assumed, where task migration is applied at the upper level to improve server utilization and energy efficiency, and DPM/DVFS is applied at the lower level to manage the power mode of individual processor. This work focuses on estimating the performance impact of workload consolidation and searching for optimal DPM/DVFS that adapts to the changing workload. Machine learning based modeling and reinforcement learning based policy optimization techniques are investigated. Mobile computing has been weaved into everyday lives to a great extend in recent years. Compared to traditional personal computer and server environment, the mobile computing environment is obviously more context-rich and the usage of mobile computing device is clearly imprinted with user\u27s personal signature. The ability to learn such signature enables immense potential in workload prediction and energy or battery life management. In the second part of the dissertation, we present two mobile device power management techniques which take advantage of the context-rich characteristics of mobile platform and make adaptive energy management decisions based on different user behavior. We firstly investigate the user battery usage behavior modeling and apply the model directly for battery energy management. The first technique aims at maximizing the quality of service (QoS) while keeping the risk of battery depletion below a given threshold. The second technique is an user-aware streaming strategies for energy efficient smartphone video playback applications (e.g. YouTube) that minimizes the sleep and wake penalty of cellular module and at the same time avoid the energy waste from excessive downloading. Runtime power and thermal management has attracted substantial interests in multi-core distributed embedded systems. Fast performance evaluation is an essential step in the research of distributed power and thermal management. In last part of the dissertation, we present an FPGA based emulator of multi-core distributed embedded system designed to support the research in runtime power/thermal management. Hardware and software supports are provided to carry out basic power/thermal management actions including inter-core or inter-FPGA communications, runtime temperature monitoring and dynamic frequency scaling

A Many-Core Platform with Run-Time Monitoring to Support Separation of Mixed-Criticality Applications

Mehr- und Vielkernplattformen bieten ausreichend Ressourcen für eine weitere Steigerung der Rechenleistung, zum einen für aufwendigere Anwendungen und zum anderen für die Integration mehrerer Anwendungen, welche sonst auf mehreren separaten Plattformen ausgeführt würden. Die große Anzahl an Ressourcen kann weiterhin dafür verwendet werden, einer Anwendung mehr Ressourcen als nötig redundant zuzuweisen oder zunächst unbenutzte Komponenten dazu zu verwenden, fehlerhafte Komponenten zur Laufzeit zu ersetzen, um so die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Anwendungen zu erhöhen. Hierfür muss eine Vielkernplattform eine transparente und flexible Zuordnung von Anwendungen erlauben, welche sich auch zur Laufzeit ändern lässt. Dasselbe gilt für die Kommunikationsverbindungen der Anwendungen mit verteilten Komponenten. Die vorliegende Arbeit präsentiert eine parametrisierbare und synthetisierbare Vielkernplattform, welche die genannten Bedingungen durch Virtualisierung erfüllt. Weiterhin bietet die Plattform Mechanismen zur Separierung unterschiedlich kritischer Anwendungen. Ohne eine ausreichende Separierung müssen alle Anwendungen die Anforderungen der Anwendung mit der höchsten Kritikalität erfüllen. Dies würde den Aufwand für weniger kritische Anwendungen stark erhöhen. Eine ausreichende Separierung ermöglicht die unabhängige Entwicklung und Zertifizierung einzelner Anwendungen. Die Separierung betrifft hierbei nicht nur die Unabhängigkeit einzelner Anwendungen in Bezug auf ihr Zeitverhalten und ihren Raumbedarf, sondern muss auch auf ihren Energieverbrauch erweitert werden, da die verfügbare Energie ebenfalls von allen Anwendungen gemeinsam genutzt wird. Ein erhöhter Energieverbrauch einer Anwendung kann die verfügbare Energie für andere Anwendungen einschränken und durch eine erhöhte thermische Belastung die Verfügbarkeit und Lebensdauer des gesamten Chips reduzieren. Neben der statischen Separierung durch eine exklusive Zuweisung von Ressourcen bietet die Plattform eine skalierbare Laufzeitüberwachung mit einer kurzen Reaktionszeit, welche eine sichere und effiziente gemeinsame Nutzung von Ressourcen erlaubt. Die Laufzeitüberwachung ermöglicht die Überwachung des spezifizierten Verhaltens einzelner Anwendungen und kann dieses bei Bedarf zur Laufzeit erzwingen. Insgesamt ist die Arbeit ein weiterer Schritt, um Vielkernplattformen für unterschiedlich kritische Anwendungen effizient nutzbar zu machen.Modern multi- and many-core platforms offer sufficient resources for further increasing the performance of advanced applications. Moreover they allow integrating multiple applications that formerly ran on multiple chips. The large amount of resources can additionally be used to map applications redundantly to more resources than required to increase reliability. Spare parts can be used to replace faulty components at run time for higher availability. A suitable platform must allow remapping of applications and replacement of peripherals dynamically. Mapping to distributed resources but also communication among resources ideally is transparent and flexible to allow changes at run time. In this thesis, a parameterizable and synthesizable many-core platform is presented, which realizes the requirements above by virtualizing all resources that are available on the platform. The platform is used as a research vehicle to develop mechanisms for separating applications of different criticalities on a shared platform. On a many-core platform that runs mixed-criticality applications, all applications have to be sufficiently separated. Otherwise all applications have to fulfill the requirements of the highest level of criticality, even low critical ones. This would significantly increase the costs of a shared platform. Separation enables individual development and certification of applications and cost-efficient recertification of single applications after an update. Separation does not only include independence in terms of time and space, but also in terms of power consumption as the available energy for a many-core system is shared between all running applications. Increased power consumption of one application may reduce the available energy for other applications or the reliability and lifetime of the complete chip. Beside static separation of mixed-criticality applications by assigning them to separate resources, a fast and scalable monitoring and control mechanism allows safe and efficient sharing of resources by enforcing specified behavior of applications at run time. All in all, this thesisÕ contribution is a step towards exploiting the benefits of multi- and many-core platforms for mixed-criticality applications