Abstract-I djupa submikron kretsar, termiska heta fläckar och höga temperaturgradienter ökar kylkostnaderna, och försämrar tillförlitlighet och prestanda. I detta dokument föreslår vi en strategi för hantering av temperaturer med låga kostnader för flerkärniga system för att minska de negativa effekterna av heta fläckar och temperaturvariationer. Vår teknik använder online-inlärning för att välja den bästa policyn för nuvarande arbetsbelastningsegenskaper bland en given uppsättning av expertpolicyer. Vi uppnår 20% och 60% genomsnittlig minskning av frekvensen av heta fläckar respektive termiska cykler i jämförelse med den bäst presterande experten, och minska den rumsliga lutningen till under 5%.
I Ref föreslås en ny teknik som anpassar värmestyrningspolitiken till de nuvarande arbetsbelastningsegenskaperna.
Temperature management in multiprocessor SoCs using online learning
{'venue': "DAC '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}