Power Management Techniques for Data Centers: A Survey

With growing use of internet and exponential growth in amount of data to be stored and processed (known as 'big data'), the size of data centers has greatly increased. This, however, has resulted in significant increase in the power consumption of the data centers. For this reason, managing power consumption of data centers has become essential. In this paper, we highlight the need of achieving energy efficiency in data centers and survey several recent architectural techniques designed for power management of data centers. We also present a classification of these techniques based on their characteristics. This paper aims to provide insights into the techniques for improving energy efficiency of data centers and encourage the designers to invent novel solutions for managing the large power dissipation of data centers.Comment: Keywords: Data Centers, Power Management, Low-power Design, Energy Efficiency, Green Computing, DVFS, Server Consolidatio

An Experimental Study of Reduced-Voltage Operation in Modern FPGAs for Neural Network Acceleration

We empirically evaluate an undervolting technique, i.e., underscaling the circuit supply voltage below the nominal level, to improve the power-efficiency of Convolutional Neural Network (CNN) accelerators mapped to Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). Undervolting below a safe voltage level can lead to timing faults due to excessive circuit latency increase. We evaluate the reliability-power trade-off for such accelerators. Specifically, we experimentally study the reduced-voltage operation of multiple components of real FPGAs, characterize the corresponding reliability behavior of CNN accelerators, propose techniques to minimize the drawbacks of reduced-voltage operation, and combine undervolting with architectural CNN optimization techniques, i.e., quantization and pruning. We investigate the effect of environmental temperature on the reliability-power trade-off of such accelerators. We perform experiments on three identical samples of modern Xilinx ZCU102 FPGA platforms with five state-of-the-art image classification CNN benchmarks. This approach allows us to study the effects of our undervolting technique for both software and hardware variability. We achieve more than 3X power-efficiency (GOPs/W) gain via undervolting. 2.6X of this gain is the result of eliminating the voltage guardband region, i.e., the safe voltage region below the nominal level that is set by FPGA vendor to ensure correct functionality in worst-case environmental and circuit conditions. 43% of the power-efficiency gain is due to further undervolting below the guardband, which comes at the cost of accuracy loss in the CNN accelerator. We evaluate an effective frequency underscaling technique that prevents this accuracy loss, and find that it reduces the power-efficiency gain from 43% to 25%.Comment: To appear at the DSN 2020 conferenc

Design for Reliability and Low Power in Emerging Technologies

Die fortlaufende Verkleinerung von Transistor-Strukturgrößen ist einer der wichtigsten Antreiber für das Wachstum in der Halbleitertechnologiebranche. Seit Jahrzehnten erhöhen sich sowohl Integrationsdichte als auch Komplexität von Schaltkreisen und zeigen damit einen fortlaufenden Trend, der sich über alle modernen Fertigungsgrößen erstreckt. Bislang ging das Verkleinern von Transistoren mit einer Verringerung der Versorgungsspannung einher, was zu einer Reduktion der Leistungsaufnahme führte und damit eine gleichbleibenden Leistungsdichte sicherstellte. Doch mit dem Beginn von Strukturgrößen im Nanometerbreich verlangsamte sich die fortlaufende Skalierung. Viele Schwierigkeiten, sowie das Erreichen von physikalischen Grenzen in der Fertigung und Nicht-Idealitäten beim Skalieren der Versorgungsspannung, führten zu einer Zunahme der Leistungsdichte und, damit einhergehend, zu erschwerten Problemen bei der Sicherstellung der Zuverlässigkeit. Dazu zählen, unter anderem, Alterungseffekte in Transistoren sowie übermäßige Hitzeentwicklung, nicht zuletzt durch stärkeres Auftreten von Selbsterhitzungseffekten innerhalb der Transistoren. Damit solche Probleme die Zuverlässigkeit eines Schaltkreises nicht gefährden, werden die internen Signallaufzeiten üblicherweise sehr pessimistisch kalkuliert. Durch den so entstandenen zeitlichen Sicherheitsabstand wird die korrekte Funktionalität des Schaltkreises sichergestellt, allerdings auf Kosten der Performance. Alternativ kann die Zuverlässigkeit des Schaltkreises auch durch andere Techniken erhöht werden, wie zum Beispiel durch Null-Temperatur-Koeffizienten oder Approximate Computing. Wenngleich diese Techniken einen Großteil des üblichen zeitlichen Sicherheitsabstandes einsparen können, bergen sie dennoch weitere Konsequenzen und Kompromisse. Bleibende Herausforderungen bei der Skalierung von CMOS Technologien führen außerdem zu einem verstärkten Fokus auf vielversprechende Zukunftstechnologien. Ein Beispiel dafür ist der Negative Capacitance Field-Effect Transistor (NCFET), der eine beachtenswerte Leistungssteigerung gegenüber 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) müssen diese Power-Management Techniken neu bewertet werden, da sich Abhängigkeiten und Verhältnismäßigkeiten ändern. Diese Arbeit präsentiert neue Herangehensweisen, sowohl zur Analyse als auch zur Modellierung der Zuverlässigkeit 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: $\textbf{(a)}$ 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. $\textbf{(b)}$ 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 Unterschätzungen bei der Ermittlung des zeitlichen Sicherheitsabstands vermeidet und folglich den kleinsten, dennoch ausreichenden Sicherheitsabstand ermittelt. $\textbf{(c)}$ Eindämmung 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 gewährleisten. $\textbf{(d)}$ Eindämmung von temperaturabhängigen 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 gegenüber dem traditionellen zeitlichen Sicherheitsabstand werden präsentiert. $\textbf{(e)}$ Modellierung von Power-Management Techniken für 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. $\textbf{(f)}$ Vorstellung eines neuartigen heterogenen Multicore Designs in NCFET Technologie. Das Design beinhaltet identische Kerne; Heterogenität entsteht durch die Anwendung der individuellen, optimalen Konfiguration der Kerne. Amdahls Gesetz wird erweitert, um neue system- und anwendungsspezifische Parameter abzudecken und die Vorzüge des neuen Designs aufzuzeigen. Die Auswertungen der vorgestellten Techniken werden mithilfe von Implementierungen und Simulationen auf Schaltkreisebene (gate-level) durchgeführt. Des Weiteren werden Simulatoren auf Systemebene (system-level) verwendet, um Multicore Designs zu implementieren und zu simulieren. Zur Validierung und Bewertung der Effektivität gegenüber dem Stand der Technik werden analytische, gate-level und system-level Simulationen herangezogen, die sowohl synthetische als auch reale Anwendungen betrachten

Circuits and Systems Advances in Near Threshold Computing

Modern society is witnessing a sea change in ubiquitous computing, in which people have embraced computing systems as an indispensable part of day-to-day existence. Computation, storage, and communication abilities of smartphones, for example, have undergone monumental changes over the past decade. However, global emphasis on creating and sustaining green environments is leading to a rapid and ongoing proliferation of edge computing systems and applications. As a broad spectrum of healthcare, home, and transport applications shift to the edge of the network, near-threshold computing (NTC) is emerging as one of the promising low-power computing platforms. An NTC device sets its supply voltage close to its threshold voltage, dramatically reducing the energy consumption. Despite showing substantial promise in terms of energy efficiency, NTC is yet to see widescale commercial adoption. This is because circuits and systems operating with NTC suffer from several problems, including increased sensitivity to process variation, reliability problems, performance degradation, and security vulnerabilities, to name a few. To realize its potential, we need designs, techniques, and solutions to overcome these challenges associated with NTC circuits and systems. The readers of this book will be able to familiarize themselves with recent advances in electronics systems, focusing on near-threshold computing

Limits on Fundamental Limits to Computation

An indispensable part of our lives, computing has also become essential to industries and governments. Steady improvements in computer hardware have been supported by periodic doubling of transistor densities in integrated circuits over the last fifty years. Such Moore scaling now requires increasingly heroic efforts, stimulating research in alternative hardware and stirring controversy. To help evaluate emerging technologies and enrich our understanding of integrated-circuit scaling, we review fundamental limits to computation: in manufacturing, energy, physical space, design and verification effort, and algorithms. To outline what is achievable in principle and in practice, we recall how some limits were circumvented, compare loose and tight limits. We also point out that engineering difficulties encountered by emerging technologies may indicate yet-unknown limits.Comment: 15 pages, 4 figures, 1 tabl

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