本文關(guān)鍵詞：功耗受限情況下多核處理器能效優(yōu)化方案　出處：《計算機工程》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：將處理器功耗控制在預算以下有助于降低散熱成本和提升系統(tǒng)穩(wěn)定性,但現(xiàn)有功耗優(yōu)化方案大多依賴線下分析得到的先驗知識,影響實用性,而集中式搜索最優(yōu)策略的算法也存在復雜度過高的問題。為此,提出功耗優(yōu)化方案PPCM。利用動態(tài)電壓頻率調(diào)整(DVFS)技術(shù)控制CPU功耗在預算內(nèi)以提高處理器能效。同時,將功耗控制和功耗分配解耦合以提高靈活性。采用動態(tài)調(diào)整的線性模型估計功耗,通過反饋控制技術(shù)對其進行調(diào)節(jié)。以計算訪存比為指標在應用間分配功耗,并考慮多線程應用特征進行線程間功耗分配。實驗結(jié)果表明,PPCM比Priority算法速度平均提高10.7%,能耗平均降低5.1%,能量-延遲積平均降低14.3%。與PCM CA算法相比,其速度平均提高4.5%,能量-延遲積平均降低5.0%。
[Abstract]:Controlling the processor power consumption below the budget can reduce the cost of heat dissipation and improve the stability of the system, but most of the existing power optimization schemes rely on the prior knowledge obtained from offline analysis, which affects the practicability. The algorithm of centralized search optimal strategy also has the problem of high complexity. In order to improve processor energy efficiency, a power optimization scheme, PPCM, is proposed. Dynamic voltage frequency modulation (DVFS) technology is used to control the power consumption of CPU within the budget. Power control and power allocation are decoupled to improve flexibility. The dynamic adjusted linear model is used to estimate the power consumption, and the feedback control technique is used to adjust the power consumption. The power consumption is distributed between applications with the index of computing access to memory ratio. The experimental results show that the speed of PPCM is 10. 7% higher than that of Priority algorithm, and the average energy consumption is reduced by 5.1%. Compared with the PCM CA algorithm, the average speed of the energy delay product is increased by 4.5 and the energy delay product is reduced by 5.0 percent.
【作者單位】： 中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家“863”計劃項目(2012AA010901)
【分類號】：TP332
【正文快照】： 中文引用格式:邱曉杰,安虹,陳俊仕,等.功耗受限情況下多核處理器能效優(yōu)化方案[J].計算機工程,2017,43(4):39-45.英文引用格式:Qiu Xiaojie,An Hong,Chen Junshi,et al.Energy Efficiency Optimization Scheme for Multi-coreProcessor Under Pow er Consumption Constraint[J]

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本文編號：1399914