Uma ferramenta para modelagem e simulação de computação aproximada em hardware

Orientador: Lucas Francisco WannerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Pesquisas recentes têm introduzido unidades de hardware que produzem resultados incorretos de maneira determinística ou probabilística para um pequeno conjunto de entradas. Por outro lado, permitem um maior desempenho ou um consumo de energia significativamente menor em comparação com versões precisas das mesmas unidades. Como integrar, validar e avaliar essas alternativas em uma arquitetura ou processador, porém, permanece um desafio. A falta de ferramentas para representar e avaliar hardware aproximado leva desenvolvedores a verificar suas soluções de maneira independente, sem considerar interações com outros componentes, exigindo um grande esforço em modelagem e simulação. Neste trabalho, introduzimos ADeLe, uma linguagem de alto nível para descrever, configurar e integrar unidades de hardware aproximado em um processador. ADeLe reduz o esforço de desenvolvimento de hardware aproximado por modelar aproximações em um alto nível de abstração e injetá-las automaticamente em um modelo de processador para simulação arquitetural. Na ferramenta relacionada a ADeLe, aproximações podem modificar ou substituir completamente o comportamento de instruções de hardware através de políticas definidas pelo usuário. As instruções podem ser modificadas deterministicamente ou probabilisticamente (por exemplo, baseado em tensão de operação e frequência). Para proporcionar um ambiente de teste controlado, as aproximações podem ser ligadas e desligadas a partir do software em execução. O consumo de energia é automaticamente computado com base em modelos customizáveis no sistema. Assim, a ferramenta proporciona um método de verificação genérico e flexível, permitindo uma fácil avaliação da troca entre energia e qualidade de aplicações sujeitadas a hardware aproximado. Demonstramos a ferramenta pela introdução de variadas técnicas de aproximação em um modelo de processador, com o qual aplicações selecionadas foram executadas. Ao modelar módulos de hardware aproximado dedicados, mostramos como ADeLe representa unidades aritméticas aproximadas e unidades funcionais de precisão reduzida executando 4 aplicações de processamento de imagens e 2 de computação de ponto flutuante. Com outro método de aproximação, também mostramos como a ferramenta é utilizada para estudar o impacto de memórias alimentadas por tensão ajustável sobre 9 aplicações. Nossos experimentos demonstram as capacidades da ferramenta e como ela pode ser utilizada para gerar processadores virtuais aproximados e avaliar o equilíbrio entre energia e qualidade para diferentes aplicações com esforço reduzidoAbstract: Recent research has introduced approximate hardware units that produce incorrect outputs deterministically or probabilistically for some small subset of inputs. On the other hand, they allow significantly higher throughput or lower power than their error-free counterparts. The integration, validation, and evaluation of these approximate units in architectures and processors, however, remains challenging. The lack of tools to represent and evaluate approximate hardware leads designers to verify their solutions independently, not considering interactions with other components, demanding high-effort modeling and simulation. In this work, we introduce ADeLe, a high-level language for the description, configuration, and integration of approximate hardware units into processors. ADeLe reduces the design effort for approximate hardware by modeling approximations at a high level of abstraction and automatically injecting them into a processor model for architectural simulation. In the ADeLe framework, approximations may modify or completely replace the functional behavior of instructions according to user-defined policies. Instructions may be approximated deterministically or probabilistically (e.g., based on operating voltage and frequency). To allow for controlled testing, approximations may be enabled and disabled from software. Energy is automatically accounted for based on customizable models that consider the potential power savings of the approximations that are enabled in the system. Thus, the framework provides a generic and flexible verification method, allowing for easy evaluation of the energy-quality trade-off of applications subjected to approximate hardware. We demonstrate the framework by introducing different approximation techniques into a processor model, on top of which we run selected applications. Modeling dedicated hardware modules, we show how ADeLe can represent approximate arithmetic and reduced precision computation units executing 4 image processing and 2 floating point applications. Using a different method of approximation, we also show how the framework is used to study the impact of voltage-overscaled memories over 9 applications. Our experiments show the framework capabilities and how it may be used to generate approximate virtual CPUs and to evaluate energy-quality trade-offs for different applications with reduced effortMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação2017/08015-8  FAPES