CN101980223B - 应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法 - Google Patents

应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101980223B
CN101980223B CN2010105318084A CN201010531808A CN101980223B CN 101980223 B CN101980223 B CN 101980223B CN 2010105318084 A CN2010105318084 A CN 2010105318084A CN 201010531808 A CN201010531808 A CN 201010531808A CN 101980223 B CN101980223 B CN 101980223B
Authority
CN
China
Prior art keywords
performance
power consumption
parameter
processor
simulator
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN2010105318084A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101980223A (zh
Inventor
陈天洲
虞保忠
马建良
乐金明
刘彦男
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN2010105318084A priority Critical patent/CN101980223B/zh
Publication of CN101980223A publication Critical patent/CN101980223A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101980223B publication Critical patent/CN101980223B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Design And Manufacture Of Integrated Circuits (AREA)

Abstract

为实现处理器中功耗-性能之间的平衡,本发明提供一种应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法,包括:通过在模拟器的配置文件中设置参数以创建处理器结构模型;测试该模型以得到各参数的性能和功耗值;分析各参数对性能、功耗影响的测试结果,得到性能、功耗与各参数的关系;根据性能、功耗与各参数的关系式,以及预先确定的性能指标和功耗指标预算值,计算得到参数Ai的值。采用本发明能为各种处理器结构提出优化的设计方案,使得功耗尽可能低,性能尽可能高。

Description

应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法
技术领域
本发明涉及处理器结构和电路设计技术领域,特别涉及一种应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能平衡的优化方法。
背景技术
随着半导体工业的发展,半导体材料越来越小,因而控制电流泄漏的需求也大大增加。电流的密集度迅速增加和功耗的增加是目前所有处理器设计的一个屏障,电能的浪费不仅仅影响嵌入式设备中的电源寿命,而且会限制各种结构下的系统性能。
在处理器设计时必须考虑各设计参数的性价比,优化功耗和性能比,选择最佳的参数值,使得每个电能消耗都能够获得最大的性能收益。然而这些都只是理论上的,实际上很难以自动化方式实现,因为处理器空间设计中应用到的参数太多,需要考虑处理器结构中各参数之间的平衡、电路设计及可能的代价。
以前的研究已经创建了这种优化框架的一些部件,最新的通过统计样本和回归技术创建的微型处理器结构模型使得大规模的硬件结构空间设计建模和性能评估变得容易。在电路设计中,已有很多的工具可以被用来确定功耗-延迟参数平衡,且为解决优化目标功能问题提出过一些高效的方法。评估功耗-性能之间的平衡对于处理器的设计很重要,功耗的减少会增加电路迟延,从而降低性能,对性能要求较高的系统功耗就高,但是功耗太高就难以达到节能,无法实现绿色计算,因此,权衡功耗-性能之间的平衡是当前处理器设计的一个重要环节。
发明内容
为克服现有技术的上述缺陷,本发明设提出了一种应用于处理器结构和电路设计中的功耗-性能优化方法,该方法构造了一个处理器结构和电路设计结合的设计空间,通过创建处理器结构模型和电路平衡库,然后将处理器结构模型和电路平衡参数信息库整合,最终得到处理器实际设计时的参数。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是:
一种应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法,其特征在于包括如下步骤:
1)创建处理器结构模型,具体步骤如下:
a)采用至少一个模拟器,并在模拟器的配置文件中设置处理器参数Ai,形成处理器模型,所述Ai表示与处理器功能块性能有关的参数,i为正整数;
b)测试步骤a)中建立的模型,模拟器运行完后得出每个模型中的参数所对应的性能和功耗值,其中,性能值用CPI表示,CPI指每条指令所花费的时钟数;
c)分析步骤b)中得到各参数对性能影响的测试结果,得出各性能与各参数的关系,用CPI=F(Ai)表示,F为参数Ai所对应的性能的一个函数表达式;
2)构建电路平衡参数信息库
分析步骤1)中b)得到的各参数对功耗影响的测试结果,得出各功耗与各参数的关系,用Energy=G(Ai)表示,G为参数Ai所对应的功耗的一个函数表达式;
3)处理器结构模型和电路平衡参数信息库整合
根据预先确定的性能指标和功耗指标预算值,以及步骤1)中c)和步骤2)中得到的性能与功耗关系表达式F、G来计算得到参数Ai的值,然后将所得到的参数Ai值设置到模拟器中,最后得到性能和功耗数据,当该得到的性能和功耗数据与预算值之间的误差小于预先设定的误差值T时,则该步骤中计算得到参数Ai的值即为处理器实际设计时的参数。
进一步的,在步骤a)中,还包括更改模拟器中的参数设置,以得到多个模型。
所述模拟器为M5、Simics、SESC、SimpleScalar中的一种或一种以上。
所述的误差值T优选为10-3
为了优化处理器结构的功耗效率,需要测试处理器设计中的各方面的功耗-性能平衡,包括硬件结构和电路设计。本发明的优化方法以处理器结构中功耗与性能平衡调优为目的,引入功耗-性能平衡优化框架,为各种处理器结构提出了优化的设计方案,使得功耗尽可能低,性能尽可能高。考虑不同的系统有不同的需要,有的处理器更注重性能,有的则注重节能,对于一般的应用就要使能耗与性能之间达到一种平衡,本发明的优化框架适用于不同的商业应用,在不降低性能的情况下进行节能,特别是在对性能与节能要求较高的嵌入式平台这类硬件系统中,更具有明显的效果。
具体实施方式
本实施例的应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法实施步骤包括处理器结构模型创建、电路平衡参数信息库创建、处理器结构模型与电路平衡参数信息库的整合。下面对本方法实施步骤作详细介绍。
1)创建处理器结构模型
处理器结构模型的构建就是给模拟器配置不同的参数,以构成不同的模型。
当前处理器结构研究都是用模拟器来模拟硬件结构的性能,这样的模拟器有M5、Simics、SESC、SimpleScalar等。通过在模拟器中设置处理器结构的各种参数:各功能单元的延迟、缓存大小、储存结构、CPU的时钟周期等,在运行模拟器后就能得出该处理器结构体系的性能。
本实施例中所述的处理器结构模型的具体创建步骤如下:
a)在模拟器,如SESC模拟器的配置文件中设置与处理器性能有关的参数。
本实施例是以设置处理器中的逻辑单元和存储单元的延迟性能参数为例。其中,逻辑单元的延迟性能所对应的参数是访问延迟(Delay)参数,存储单元的延迟性能所对应的参数有延迟(Delay)参数和容量大小(Size)参数。创建处理器结构模型时,要获取尽量多的逻辑单元和存储单元的延迟、大小参数,这样创建的模型精确度才高。参数设置好后便形成一个处理器模型,通过模拟处理器结构中的参数构建一个模型。
为了增加样本数量,可以构建多个模型,不同的参数设置构成不同的模型。本实施例通过随机更改上述模拟器SESC中的参数设置,以得到更多的模型。
为了提高样本的精确度,本实施例还可以使用多个模拟器来模拟创建处理器结构模型。如,用Simics模拟器来创建一个处理器结构模型,其具体的创建步骤及所设置的参数与上述用SESC模拟器来创建处理器结构模型的步骤是一样的。
b)测试步骤a)中建立的模型,模拟器运行完后能得出每个模型的性能和功耗值。性能值用CPI表示,CPI是指每条指令所花费的时钟数,观察所设置的参数对CPI的影响,CPI越小,表示性能越好。用多个模拟器来模拟创建的处理器结构模型,都是通过运行相同的程序来得到模型的性能和功耗值。
c)分析步骤b)各参数对性能影响的测试结果,得出各性能与各参数的关系。各参数测试的性能可用函数图形表示,根据模型样本在坐标上描点画图。然后,对b)中模拟器运行后得到的性能结果进行分析,包括对于逻辑单元分析延迟对性能的影响,而对于存储单元,除了要分析延迟对性能的影响,还要分析容量大小对性能的影响。最终得出各性能与各参数之间的关系:如逻辑单元的延迟性能与延迟参数之间的关系用CPI=F(Delay)表示,存储单元的延迟性能与延迟、大小参数之间的关系用CPF=F(Delay,Size)表示,所述F为参数对应性能的一个函数表达式。
2)构建电路平衡参数信息库
当只需要硬件低速运行时,降低能源供应,以减少能耗,如果某块电路对系统性能影响很大,需要高速运行,则多分配一些电能,从而减小电路延迟,加速硬件执行。这是电路的一种特性。这种依据电路性能需求而供电的优化对系统性能和节能作用很大,不同的电路功能块对性能要求不一样,其优化参数也不一样。
一个电路单元的设计参数要么是高性能高功耗,要么就是低性能低功耗,不可能会是高性能低功耗,关键的性能电路要以最大的速度执行,所以功耗也高,其他的可以低速运行,降低功耗。各电路单元的功耗和延迟信息要加到优化框架中,以对各电路生成一个精确的优化结果。
前面统计的是各参数对性能的影响,该构建电路平衡参数信息库步骤则是为了得到电路各功能块延迟与功耗的关系。在步骤b)中,模拟器运行完程序后的信息中能得到各参数对应的功耗。在本实施例中,是指处理器中的逻辑单元和存储单元的延迟功耗。步骤b)测试得到的各参数功耗数据可用函数图形表示,根据模型样本在坐标上描点画图,然后,对b)中模拟器运行后得到的功耗结果进行分析,最终得出各功耗与各参数之间的关系:如逻辑单元的延迟功耗与延迟参数之间的关系用Energy=G(Delay)表示,存储单元的延迟功耗与延迟、大小参数之间的关系用Energy=G(Delay,Size)表示,所述G是参数对应功耗的一个函数表达式。
3)处理器结构模型和电路平衡参数信息库的整合
各电路的功耗-延迟,性能需求等重要因素信息都有了,处理器结构模型也建好了,将它们整合到一起,就形成了一个完整的优化框架。在模拟器的配置文件中,各功能块的延迟参数可以随意设置,延迟大,则功耗就低,性能也就差,延迟设置得小,则功耗就大,性能就好,因此,在硬件体系结构设计中既要考虑性能,也要考虑功耗。设计空间整合就是要综合考虑这功耗和性能这两个因素,在功耗允许的前提下达到指定的性能。
处理器结构设计有性能指标和功耗指标,根据设计的需要,性能指标和功耗指标即CPI和Energy的预算值是预先确定的,本发明是利用性能和功耗预算值来确定电路设计参数的。在本实施例中,根据预先确定的性能指标和功耗指标预算值,以及前面产生的函数关系表达式F和G来确定参数Delay及Size的值,这样就可以在模拟器中按照这些预算值来设置参数,最后能得到性能和功耗数据,当这些数据与预期值误差小于某一个误差值T,如T=10-3时,就表明电路设计可以按照这些参数进行设计。

Claims (4)

1.一种应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法,其特征在于包括如下步骤:
1)创建处理器结构模型,具体步骤如下:
a)采用至少一个模拟器,并在模拟器的配置文件中设置处理器参数Ai,形成处理器模型,所述Ai表示与处理器功能块性能有关的参数,i为正整数;
b)测试步骤a)中建立的模型,模拟器运行完后得出每个模型中的参数所对应的性能和功耗值,其中,性能值用CPI表示,CPI指每条指令所花费的时钟数;
c)分析步骤b)中得到各参数对性能影响的测试结果,得出各性能与各参数的关系,用CPI=F(Ai)表示,F为参数Ai所对应的性能的一个函数表达式;
2)构建电路平衡参数信息库
分析步骤1)中b)得到的各参数对功耗影响的测试结果,得出各功耗与各参数的关系,用Energy=G(Ai)表示,G为参数Ai所对应的功耗的一个函数表达式;
3)处理器结构模型和电路平衡参数信息库整合
根据预先确定的性能指标和功耗指标预算值,以及步骤1)中c)和步骤2)中得到的性能与功耗关系表达式F、G来计算得到参数Ai的值,然后将所得到的参数Ai值设置到模拟器中,最后得到性能和功耗数据,当该得到的性能和功耗数据与性能指标预算值和功耗指标预算值之间的误差小于预先设定的误差值T时,则该步骤中计算得到参数Ai的值即为处理器实际设计时的参数。
2.如权利要求1所述的优化方法,其特征在于:在步骤a)中,还包括更改模拟器中的参数设置,以得到多个模型。
3.如权利要求1所述的优化方法,其特征在于:所述模拟器为M5、Simics、SESC、SimpleScalar中的一种或一种以上。
4.如权利要求1所述的优化方法,其特征在于:所述的误差值T为10-3
CN2010105318084A 2010-11-04 2010-11-04 应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法 Expired - Fee Related CN101980223B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105318084A CN101980223B (zh) 2010-11-04 2010-11-04 应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105318084A CN101980223B (zh) 2010-11-04 2010-11-04 应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101980223A CN101980223A (zh) 2011-02-23
CN101980223B true CN101980223B (zh) 2012-03-14

Family

ID=43600725

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2010105318084A Expired - Fee Related CN101980223B (zh) 2010-11-04 2010-11-04 应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN101980223B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104991884A (zh) * 2015-06-18 2015-10-21 中国科学院自动化研究所 异构多核SoC的体系结构设计方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105930661B (zh) * 2016-04-25 2018-08-28 杭州嘉楠耘智信息科技有限公司 一种设备性能值调整方法及装置
CN108733540B (zh) * 2018-05-30 2021-10-29 杭州嘉楠耘智信息科技有限公司 矿机算力与功耗的测试方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101063979A (zh) * 2006-04-28 2007-10-31 中国科学院计算技术研究所 一种支持随机指令测试的微处理器fpga验证装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7313775B2 (en) * 2005-04-06 2007-12-25 Lsi Corporation Integrated circuit with relocatable processor hardmac

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101063979A (zh) * 2006-04-28 2007-10-31 中国科学院计算技术研究所 一种支持随机指令测试的微处理器fpga验证装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104991884A (zh) * 2015-06-18 2015-10-21 中国科学院自动化研究所 异构多核SoC的体系结构设计方法
CN104991884B (zh) * 2015-06-18 2017-12-05 中国科学院自动化研究所 异构多核SoC的体系结构设计方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN101980223A (zh) 2011-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109948297B (zh) 微模块温度场模拟方法、装置、计算机设备及存储介质
CN102436534B (zh) 一种电力系统仿真方法
Ajay et al. 3DGates: An instruction-level energy analysis and optimization of 3D printers
Luo et al. Study on multi-view model for cloud manufacturing
CN104573383A (zh) 一种适用于楼宇设备综合优化模型的分布式演化方法
CN101980223B (zh) 应用于处理器结构和电路设计的功耗-性能优化方法
CN103631988B (zh) 面向电力系统仿真的多用户仿真数据管理平台
CN202904318U (zh) 一种用于监测机床利用率的装置
CN107515966A (zh) 一种基于dds的雷达仿真系统分层构建方法
CN103984832B (zh) 一种铝电解槽电场仿真分析方法
CN101799767A (zh) 一种利用模拟器多种运行模式反复切换进行并行模拟的方法
CN106056305A (zh) 一种基于状态聚类的发电系统可靠性快速评估方法
CN104572268A (zh) 一种高效动态软硬件划分方法
CN116166863A (zh) 基于bim实现充电站布局的可视化展示方法及系统
CN113346489B (zh) 一种新能源空间耦合性建模评估方法及系统
CN107844060A (zh) 一种机匣数字化装配可视化平台设计方法
CN106200353A (zh) 一种用于测试双芯电能表的时钟的方法
Jin et al. Towards a benchmark platform for measuring the energy consumption of database systems
CN104021240B (zh) 一种面向多供电电压技术的片上系统布图规划方法
George et al. Novo-G: A View at the HPC Crossroads for Scientific Computing.
CN101882103A (zh) 一种嵌入式设备i/o接口的软件能耗统计方法
CN103793339A (zh) 基于内存访问堆栈距离的数据Cache性能探索方法
Dummenahally Building Information Modeling For Green and Energy Efficient Buildings Design
CN202003354U (zh) 一种用于断层成像的蒙特卡罗模拟计算集群系统
CN117706045B (zh) 基于物联网实现大气臭氧监测设备的联合控制方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20120314

Termination date: 20141104

EXPY Termination of patent right or utility model