A Survey of Prediction and Classification Techniques in Multicore Processor Systems

In multicore processor systems, being able to accurately predict the future provides new optimization opportunities, which otherwise could not be exploited. For example, an oracle able to predict a certain application\u27s behavior running on a smart phone could direct the power manager to switch to appropriate dynamic voltage and frequency scaling modes that would guarantee minimum levels of desired performance while saving energy consumption and thereby prolonging battery life. Using predictions enables systems to become proactive rather than continue to operate in a reactive manner. This prediction-based proactive approach has become increasingly popular in the design and optimization of integrated circuits and of multicore processor systems. Prediction transforms from simple forecasting to sophisticated machine learning based prediction and classification that learns from existing data, employs data mining, and predicts future behavior. This can be exploited by novel optimization techniques that can span across all layers of the computing stack. In this survey paper, we present a discussion of the most popular techniques on prediction and classification in the general context of computing systems with emphasis on multicore processors. The paper is far from comprehensive, but, it will help the reader interested in employing prediction in optimization of multicore processor systems

Intelligent Management of Mobile Systems through Computational Self-Awareness

Runtime resource management for many-core systems is increasingly complex. The complexity can be due to diverse workload characteristics with conflicting demands, or limited shared resources such as memory bandwidth and power. Resource management strategies for many-core systems must distribute shared resource(s) appropriately across workloads, while coordinating the high-level system goals at runtime in a scalable and robust manner. To address the complexity of dynamic resource management in many-core systems, state-of-the-art techniques that use heuristics have been proposed. These methods lack the formalism in providing robustness against unexpected runtime behavior. One of the common solutions for this problem is to deploy classical control approaches with bounds and formal guarantees. Traditional control theoretic methods lack the ability to adapt to (1) changing goals at runtime (i.e., self-adaptivity), and (2) changing dynamics of the modeled system (i.e., self-optimization). In this chapter, we explore adaptive resource management techniques that provide self-optimization and self-adaptivity by employing principles of computational self-awareness, specifically reflection. By supporting these self-awareness properties, the system can reason about the actions it takes by considering the significance of competing objectives, user requirements, and operating conditions while executing unpredictable workloads

Power-aware Manhattan routing on chip multiprocessors

Nous nous intéressons au routage des communications dans un processeur multi-cœur (CMP). Le but est de trouver un routage valide, c'est-à-dire un routage dans lequel la quantité de données routée entre deux cœurs voisins ne dépasse pas la bande passante maximale, et tel que la puissance dissipée dans les communications est minimale. Nous nous positionnons au niveau système : nous supposons que des applications, sous forme de graphes de tâches, s'exécutent sur le CMP, chaque tâche étant déjà assignée à un cœur. Nous avons donc un ensemble de communications à router entre les cœurs. Nous utilisons un modèle classique, dans lequel la puissance dissipée par un lien de communication est la somme d'une partie statique et d'une partie dynamique, cette dernière dépendant de la fréquence du lien. Cette fréquence est ajustable et proportionnelle à la bande passante. La politique la plus utilisée est le routage XY : chaque communication est en- voyée horizontalement, puis verticalement. Cependant si nous nous autorisons à utiliser les chemins de Manhattan entre la source et la destination, la puissance dissipée peut être considérablement réduite. De plus, il est parfois possible de trouver une solution, alors qu'il n'en existait pas avec un routage XY. Dans ce papier, nous comparons le routage XY et le routage via des chemins de Manhattan, aussi bien d'un point de vue théorique que d'un point de vue pratique. Nous considérons deux variantes du routage par chemins de Manhattan : dans un routage à chemin unique, un seul chemin peut être utilisé pour chaque communication, tandis que le routage à chemin multiples nous permet d'éclater une communication et de lui faire emprunter plusieurs routes. Nous établissons la NP-complétude du problème consistant à trouver un routage Manhattan qui minimise la puissance dissipée, exhibons la borne supérieure minimale du ratio entre la puissance dissipée par un routage XY et celle dissipée par un routage Manhattan, et pour terminer, nous effectuons des simulations pour étudier les performances de nos heuristiques de routage Manhattan