På grund av den ökande energiförbrukningen i moderna datorsystem har energihantering blivit ett viktigt forskningsområde under det senaste årtiondet. På senare tid har multicore visat sig vara en energieffektiv arkitektur som utnyttjar parallellismer i moderna tillämpningar. Eftersom antalet kärnor på ett enda chip fortsätter att öka har det dock varit en stor utmaning att effektivt hantera energieffektiviteten i flerkärniga system. I detta papper, baserat på spänning ö och dynamisk spänning och frekvensskalning (DVFS) tekniker, undersöker vi energieffektiviteten för block-delad multicore processorer, där kärnor grupperas i block med kärnorna på ett block som delar en DVFSenabled strömförsörjning. Beroende på antalet kärnor på varje block studerar vi både symmetriska och asymmetriska blockkonfigurationer. Vi utvecklar en effektmodell på systemnivå (som kan stödja olika energihanteringstekniker) och härleder både block- och systemövergripande energieffektiva frekvenser för system med blockdelade multikärnprocessorer. Baserat på effektmodellen, visar vi att för pinsamt parallella tillämpningar, med alla kärnor på ett enda block kan uppnå samma energibesparingar som den individuella blockkonfigurationen (där varje kärna bildar ett enda block och har sin egen strömförsörjning). Men för applikationer med begränsad grad av parallellism, visar vi överlägsenheten av kompis-asymmetrisk blockkonfiguration, där antalet nödvändiga block (och strömförsörjning) är logaritmiskt relaterad till antalet kärnor på chipet, genom att det kan uppnå samma mängd energibesparingar som den individuella blockkonfigurationen. Energieffektiviteten i olika blockkonfigurationer utvärderas ytterligare genom omfattande simuleringar med både syntetiska såväl som verkliga tillämpningar.
REF har studerat energieffektiviteten hos flerkärniga plattformar som använder flera spänningsöar.
Energy Efficient Block-Partitioned Multicore Processors for Parallel Applications
{'venue': 'Journal of Computer Science and Technology', 'journal': 'Journal of Computer Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}