Flerkärniga systems termiska profil varierar både inom en applikations utförande (intra) och även när systemet växlar från en applikation till en annan (inter). I detta dokument föreslår vi en adaptiv termisk hanteringsmetod för att förbättra livslängden för multicore system genom att beakta både inter- och intra-application ther mal variations. Grundläggande för detta tillvägagångssätt är en förstärkande inlärningsalgoritm, som lär sig förhållandet mellan kartläggningen av trådar till kärnor, frekvensen av en kärna och dess temperatur (provtas från ombord ther mal sensors). Åtgärder ges genom att överskugga oper ating systemets kartläggning beslut med hjälp av affinitet masker och dynamiskt ändra CPU-frekvens med hjälp av in-kernel gover nors. Livstidsförbättringar uppnås genom att inte bara kontrollera topp- och medeltemperaturerna utan även termisk cykling, vilket är ett växande problem i moderna system. Den föreslagna metoden är validerad experiment stämmer med hjälp av en Intel quad-core plattform som utför en mängd olika multimedia riktmärken. Resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet minimerar medeltemperatur, topptemperatur och termisk cykling, vilket förbättrar medeltiden för att misslyckas (MTTF) med ett genomsnitt på 2x för intra-applicering och 3x för inter-applicering scenarier jämfört med ex isting termiska hanteringstekniker. Dessutom minskas den dynamiska och statiska energiförbrukningen med i genomsnitt 10 % respektive 11 %. En stor utmaning för moderna flerkärniga system är att minska livslängdens tillförlitlighet, som hotas av hög effekttäthet och därmed förhöjda driftstemperaturer. Detta leder till en accelerering av enhetens utslitning. Termisk ledning har fått stor uppmärksamhet både inom industrin och den akademiska världen. Exempel på detta är dynamisk termisk hantering med hjälp av voltålder och frekvensskalning [7], slack time management [101, topptemperaturhantering genom schemaläggning av uppgifter på systemnivå [3] och termisk stresshantering genom analysuppgiftskartläggning [2] (se avsnitt 2 för en sammanfattning av relaterade arbeten). Dessa tillvägagångssätt lider emellertid av följande begränsningar. För det första, moderna multicore system växlar mellan applikationer som uppvisar bred prestanda och arbetsbelastning variationer, och därför värmebeteendet hos dessa system varierar både inom (intra) och över (inter) applikationer. Även om termiska variationer inom applikationen beaktas i befintliga studier, är variationer mellan tillämpningarna inte särskilt klädda. För det andra är de befintliga studierna inriktade på genomsnittlig tem perature minskning; termisk cykling redovisas inte. Slutligen tillämpas de befintliga adaptiva teknikerna antingen på en simulator eller förlitar sig på tidskrävande termiska förutsägelser från HotSpot-verktyget [14], vilket begränsar skalbarheten. I detta dokument tar vi upp ovanstående luckor och presenterar en dynamisk termisk hanteringsmetod för multicore system som anpassar sig till termiska variationer inom (intra) och över (inter) applikationer. Grundläggande för detta tillvägagångssätt är ett run-time system, som samverkar med de ombord termiska sensorerna och använder förstärkningslärande för att lära sig sambandet mellan kartläggning av trådar till kärnor, frekvensen av en kärna och dess temperatur. Syftet är att styra medeltemperaturen och den termiska cyklingen för att uppnå en förlängd medeltid till fel (MTTF). Detta papper ger följande bidrag: 1. inter-och intra-application termisk hantering med hjälp av tråd-till-kärna allokering (genom CPU affinitet) och dynamisk frekvensstyrning (genom CPU regulatorer) 1 ; 2. separation av temperaturprovtagningsintervallet från beslutsintervallet för konventionell förstärkning lärande algoritm för att korrekt modellera (och därmed kontrollera) den genomsnittliga temperaturen och termisk cykling; och 3. implementation av run-time system som införlivar maskinen lärande algoritm på en verklig plattform. Det föreslagna tillvägagångssättet implementeras på en Intel quad kärnplattform som kör Linuxkärnan 3.8.0. En uppsättning multime dia-tillämpningar från ALPBench-sviten [11] utförs på plattformen. Resultaten visar att den föreslagna ap proach minimerar medeltemperatur och termisk cykling, vilket leder till en betydande förbättring av MTTF som demonstrat i avsnitt 6. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. En kort introduktion till relaterade arbeten presenteras i avsnitt 2 och motiveringen i avsnitt 3. Detta följs av preliminärerna om tillförlitlighet i avsnitt 4 och en översikt över det förstärkta inlärningsbaserade tillvägagångssättet i avsnitt 5. Evaluering av den föreslagna tekniken presenteras nästa gång i avsnitt 6 och dokumentet avslutas i avsnitt 7. De befintliga studierna om termisk optimering kan delas in i två kategorier - statisk och dynamisk.
Das m.fl. REF föreslog en maskininlärningsbaserad algoritm för att hantera variationer mellan och inom applikationen och minska topptemperaturen och TC.
Reinforcement learning-based inter- and intra-application thermal optimization for lifetime improvement of multicore systems
{'venue': '2014 51st ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC)', 'journal': '2014 51st ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}