マルチコアシステムにおける熱を意識した動的性能最適化のためのタスクマイグレーションポリシー【JST・京大機械翻訳】

Pourmohseni Behnaz; Wildermann Stefan; Smirnov Fedor; Meyer Paul E.; Teich Jurgen

文献

J-GLOBAL ID：202202263236080784 整理番号：22A1086840

マルチコアシステムにおける熱を意識した動的性能最適化のためのタスクマイグレーションポリシー【JST・京大機械翻訳】

Task Migration Policy for Thermal-Aware Dynamic Performance Optimization in Many-Core Systems

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資料名：
巻： 10 ページ： 33787-33802 発行年： 2022年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年の半導体技術ノードの安定したダウンサイジングは,チップ上の電力消費密度の急速な増加をもたらし,次に,多くのコアシステムに対する主要な課題となり,その性能,信頼性,漏れ,コストなどに悪影響を与える。この文脈において,タスクマイグレーションは,それらの性能,利用,信頼性などを改善するために,動的作業負荷の下で多くのコアシステムの温度プロファイルを制御するために広く使用されている強力な技術である。本論文では,不均一多コアシステムにおける熱意識性能最適化のためのタスクマイグレーションポリシーを提示した。提案した政策を,解析的および熱的に安全な電力-予算方式に基づいて開発し,システムの電力および熱管理のための動的電圧および周波数スケーリング(DVFS)を使用した。移動政策は,システムのパフォーマンスを最大化し,同時にDVFSを用いて熱安全性を積極的に強制することを目的とする。そのために,アクティブコアの熱安全電力収支を最大化するために,システム内のアクティブコアの分布(適切なマイグレーション決定を通して)を繰り返し適応し,それによって,それらの安全な熱閾値を違反することなく,より高い周波数で動作することを可能にする。実験結果は,提案した政策が,性能を高めるための間接手段として,温度の平均,分散,または勾配をgre欲に低減することを目指す既存の手法と比較して,2×高い性能利得を提供することを実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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