מבוא

מכשירים ניידים מודרניים מסתמכים על מעבדי סופרקלאר כדי לספק את הביצועים הגבוהים הדרושים עבור יישומים תובעניים - מסטרימינג וידאו ומציאות מוגברת למשחקים בזמן אמת ולמידה מכונה הקצאה.מעבדים אלה להשיג את המהירות שלהם על ידי ביצוע מספר הוראות מחזור השעון, תוך מינוף צינורות עמוקים, מחוץ להוצאה לפועל, וטכניקות ניהול קפדניות אלה מגיע בעלות: צריכת עולה בחדות עם כל יחידת פונקציונליות מוסיפות גבוהה יותר ותדירות גבוהה יותר של לחץ יעיל של יעילות ניהולית של לחץ ניידת.

הבנת מעבדי Superscalar

מעבד סופר-קלאר מכיל יחידות הוצאה להורג מרובות (למשל, Integer ALUs, יחידות הצף, עומס / יחידות בית) ויכול לשלוח יותר מהדרכה אחת בכל מחזור.

  • (ב) ויקרא: ויקרא ויקרא ויקרא ויקרא ויקרא ויקרא ויקרא ויקרא יט' (בראשית כ"ד) ו"ה'" (בראשית כ"ד).
  • (ב) ,0) , ⁇ : ⁇ : ⁇ 1 , תבטל את תלות בנתונים כוזבים (הכתובים לאחר הקריאה, כתיבת כתב-הכתוב) על ידי מיפוי רישומים ארכיטקטוניים למערכת גדולה יותר של רישומים פיזיים.
  • (FLT:0) תחנות שימור ותיקון מחדש של buffer:FLT 1 Track in- Flight הוראות, לפקח על זמינות אופרות, ולהבטיח כי התוצאות מבוצעות בסדר התוכנית.
  • (ב) ,0) יחידות פונקציונליות מאלף: 1 ניתן לבצע מקבילה של הוראות עצמאיות.

המקבילות שסופקו על ידי מנגנונים אלה מגבירות ישירות את התפוקה - אבל כל יחידה פונקציונלית נוספת ולוגיקה הבקרה שמנהלת אותם מגבירה את מספר הטרנזיסטורים המתגמלים כל מחזור, מעלה צריכת חשמל דינמית.

אתגרים של צריכת חשמל במכשירים ניידים

מכשירים ניידים מציגים מערכת ייחודית של מגבלות שהופכות את ניהול החשמל במעבדים סופרקלאר מאתגר במיוחד:

  • (FLT:0) קיבולת סוללה ממונעת: FLT:1rea סמארטפונים וטאבלטים בדרך כלל יש סוללות בטווח 3000-5000 mAh. מעבד שמושך אפילו כמה וואט במהלך עומס כבד יכול לנקז את הסוללה בשעות.
  • (FLT:0) מגבלות קדמוניות: 1FLT:1 חום מופרז מוביל לצמצום (ביצועים מטופחים) כדי למנוע מטמפרטורה העור ממגבלות נוחות ובטיחות גבוהות יותר.
  • (FLT:0User Experience דורש:FLT:1 משתמשים מצפים תגובה מיידית עבור התפרצויות פעילות (למשל, שיגור אפליקציה, דף אינטרנט עריכת) תוך צורך גם פעמים ארוכות טווח.המעבד חייב להיות מסוגל להגיע לביצועים גבוהים תוך זמן קצר ולאחר מכן לחזור במהירות למצב של ירידה באנרגיה נמוכה.
  • (FLT:0) טכנולוגיה מדרגת:FLT:1 כפי שטרנסג'נדרים מתכווץ, זרמי דליפה סטטיים עולים, מה שהופך את זה קשה יותר לשמור על כוח נמוך במהלך תקופות של idle. Newer nodes גם להביא אתגרים כמו הגדלת variability והתנגדות גבוהה יותר בהקשרים בין-ידי.
  • (FLT:0) Workload variability:FLT:1row עומסי עבודה ניידים הם heterogeneous מאוד: מעבד עשוי להפעיל קוד וידאו, חוט ממשק משתמש, עבודה סינכרוניזציה רקע, ומשימה לעיבוד חיישן בו זמנית.מערכת ניהול הכוח חייבת להתאים לדרישות המגוונות הללו ללא תיקון.

אתגרים אלה דורשים גישה רבת פנים המשלבת חידושים אדריכליים, טכניקות ברמת המעגל, ובקרת ריצה אינטליגנטית.

אסטרטגיות ניהול כוח מפתח

דינמי וולט ותדירות גבוהה Scaling (DVFS)

DVFS היא הטכניקה לניהול חשמל פרוסה ביותר במעבדים ניידים מודרניים.העיקרון הוא פשוט: להפחית את מתח האספקה ואת תדירות השעון כאשר עומס העבודה אינו דורש ביצועים שיא, ובכך להפחית את הכוח הדינמי (אשר בקנה מידה כמו ניצול:0V2 fFLT:1) ובמידה פחותה, כוח דליפה (תלוי מתח).

יישום DVFS מתקדם משתמש אלגוריתמים חיזוי כדי לצפות שינויים עומס עבודה.לדוגמה, מושל מערכת ההפעלה עשוי להגדיל את תדירות רק לפני המשתמש מקל על המסך, בהתבסס על דפוסים היסטוריים.מחקר עדכני חקר מודלים של למידת מכונה המנבאים ניצול עתידי באמצעות עקבות העבר ונתוני חיישן, השגת טוב יותר סחר בעיכוב אנרגיה מאשר מושלים קבועים.

גישה אחת לנייד DVFS בולטת היא FLT:0per-core DVFSearph:1, שבו כל ליבה במעבד סופר-קלייר רב-core יכול לפעול במתח אחר ותדירות.זה מאפשר שליטה עתירה: טיפול ליבה של עומס אור יכול לרוץ ב- OPP נמוך בעוד עוד משימה חישובית גבוהה יותר OPP, לכל היותר, ל-DVScore דורש עלייה משמעותית על פני שטח ומורכבות נוסף.

שם מקור:0;0;9

כוח GING

כוח הפחתת הדליפה הנוכחית על ידי ניתוק יחידות פונקציונליות או ליבות שלמות ממתח האספקה. a Sleep Transistor (או Header/footer) מוכנס ברשת ההפצה של כוח; כאשר היחידה אינה נדרשת, הטרנזיטור מכבה, יצירת היצע וירטואלי מבודד את הבלוק.האתגר המרכזי הוא הגמישות העקומה: שחזור הכוח למתח יציב ופרק זמן מסוים של אנרגיה.

במעבדים סופר-קלאר ניידים, גלימת חשמל מוחל לעתים קרובות ברמה הליבה (למשל, הפעלת הליבה הגדולה כולה בתצורה גדולה.LITTLE) או בגרנריות משובחת בתוך הליבה.לדוגמה, יחידת נקודת צף משותפת עשויה להיות מאופקת כוח כאשר רק הוראות אינסטלגר מופעלות.

מאמרי ה[[1924]]]] [[1924]]]]

שעון GING

שעון הפחתת כוח דינמי על ידי פיזור השעון לאלמנטים פונקציונליים (flip-flops, latches) כאשר הם אינם נדרשים לשנות את המדינה.במעבד סופרסקלאר, יחידות פונקציונליות רבות - כגון ה-Secee חיזוי, שם לוגיקה, ונושא - הם פעילים רק בתנאים מסוימים. על ידי הגדלת האות, הפעילות בבלוקים אלה היא לחסוך כוח כדי לנפח את ה-ireperationedirecerecerecerecereationerationerationerationerationerationi, אך ורק עבור תאים סרטניטרכימוזה, אך ורק ל-reekreitationrationrationrationrationration שעון, אך ורק בתנאי ה-reitation לוח זמנים קבועים, אך ורק בתנאי השעון.

גלי שעון משולבים לעתים קרובות עם כוח מחלחל לאפקט מקסימלי: גלי שעון מוחל תחילה כדי לחסל כוח דינמי, ולאחר מכן כוח גירוד לכבות את הבלוק אם תקופת החידה ארוכה מספיק כדי להצדיק את ראש.

הוראה מתאימה של eduling ו-Sing Logic

הבעיה במעבד סופרקלאר היא צרכן כוח גדול כי זה חייב להתעורר הוראות תלויות, לבחור הוראות מוכנות, ולשלוח אותם ליחידות פונקציונליות כל מחזור. כדי להפחית את הכוח, מעבדים יכולים להשתמש חלונות סוגיה בגודל הסתגלותי. כאשר עומס העבודה יש מעט מקבילות ברמת ההוראה, חלון קטן יותר מספיק, המאפשר את המעבד כדי לפרק חלקים של התעוררות ולוגיקה מסוימת גם להשתמש מספר מוגבל של שיטות למידה מבוקרות על ידי מספר דינמי.

זיכרון ה- Hierarchy Optimizations

מערכת הזיכרון - כולל L1 כיבים, L2 קאז's, ואת התרגומים מראה של buffer (TLB) - מנה שבריר גדולה (לעתים קרובות 30-40%) של כוח מעבדי המעבד הכולל. מעבדי סופרקלאר דורשים כיבים מרובים כדי לתמוך בעומסים מרובים וחנויות למחזור, אשר מגבירים את כוח דינמי ודליפה.

  • (FLT:0Wayחיזוי ואופן הזינוק:FreaLT:1) במקום לגשת לכל הדרכים של שפם בעל אופי קבוע, צופה מזהה את הדרך הסבירה ביותר, צמצום האנרגיה לגישה.אם החיזוי אינו נכון, הדרך הנכונה היא גישה במחזור הבא, תוך תיקון עונש על ענישה.
  • (ב) ⁇ :0 (ב) ⁇ (בקיצור: ⁇ ) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0) ארכיטקטורות מטמון לא אחידות (NUCAIR): במעבדים ניידים רב-core, בנקים מטמון מבוזרים עם תכונות גישה שונות ותכונות כוח לאפשר ללוחות הזמנים להציב לעתים קרובות גישה לנתונים בבנק הקרוב ביותר.
  • (ב) חסימה ולוח מידע (בשיתוף:0) ,0) חסימות ו/תג/ת כוח נתונים: ניתן לגשת תחילה לקווי Cache נוספים לפני הפעלת מערך הנתונים רק כאשר יש צורך.

אדריכלות heterogeneous מחשוב גדול.LITTLE

אחת האסטרטגיות המוצלחות ביותר לניהול חשמל עבור מעבדים סופר-קלייר ניידים היא השימוש באדריכלות רב-core רב-coreים heterogeneous, כגון ARM's גדול.LITTLE (DynamIQ) גישה זו זוגות אחד או יותר ביצועים גבוהים "גדולים" ליבות (למשל, Cortex-X סדרה) עם מספר ליבות אנרגיה "LILE" (למשל, ⁇ TTLE) הם הרבה יותר גבוה יותר, אבל ביצועים גבוהים יותר, אבל הם בעלי ביצועים גבוהים יותר, פסגות רחבים, אבל הם בעלי עוצמה, , , , קיבולת גבוהה יותר, אבל ⁇ , אבל ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ , אבל הם בעלי עוצמה גבוהה יותר, עם הרבה יותר, אבל הם הרבה יותר, ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

מנהל הכוח (לעתים קרובות לוח הזמנים של מערכת ההפעלה או קושחה ייעודי) נודד חוטים בין סוגי הליבה המבוססים על מאפייני עומס עבודה. משימות קל משקל (למשל, סינכרון רקע, קיפוליישן) לרוץ על ליבות LITTLE, בעוד דורש משימות (למשל, וידאו, אופטימיזציה, מנוע המשחק) מוקצה ליבות גדולות.

שם מקור:0.ARM Grand.LITTLE ArchitectureFLT

ניהול כוח תוכנה-Level Power Management

טכניקות ניהול אנרגיה קשיחות יעילות ביותר כאשר הן משלימות על ידי בקרת תוכנה.מערכת ההפעלה ממלאות תפקיד מרכזי:

  • (FLT:0CPU לוח זמנים מדיניות לוח זמנים: FLT:1eur לוח זמנים מודרני (למשל, לינוקס CFS עם לוח זמנים אנרגיה מודע) להשתמש בנתונים מודל אנרגיה כדי לקבל החלטות הקצאה.הם יכולים לארוז משימות על תת-קבוצה של ליבות כדי לאפשר ליבות אחרות להישאר מאופק כוח, או להפיץ אותם כדי להפחית את הצורך עבור תדירות אנרגיה כפלית הוכח כי הוא יעיל להפחתה של 10% לוח הזמנים מבוסס על ידי צריכת חשמל.
  • (ב) [13] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0) אופטימיזציה של מעבדים:FLT:1 Compilers יכול ליצור קוד שמשפר מקבילה ברמת ההוראה (הפחתת מספר המחזורים הנדרשים ובכך מאפשר תדרים נמוכים יותר) וזה מקטין את הגישה לזיכרון (על ידי קידום רישום שימוש חוזר ושימוש ב prefetching) כמה מדגמים גם להוסיף רמזים כי להנחות את בקר הכוח של המעבד, כגון לציין כי זה הוא ביצועים גמישים או שימוש קוד סובלנות גבוהה.
  • (FLT:0) מודעות ברמת הכפל: בקשות של יישום 1FLT יכולות להשתמש ב-OS APIs כדי לרמוז על דרישות הביצועים שלהם.לדוגמה, שחקן וידאו יכול לסמן כי הוא מצפה לרמת ביצועים יציבה עבור השמעה חלקה, המאפשר למנהל הכוח להימנע שינויים בתדירות אגרסיבית שגורמים לג'טר.

כיוונים עתידיים בניהול כוח

העשור הבא יראה ניהול כוח במעבדים סופרקלאר ניידים הופכים אפילו יותר אינטליגנטיים ומתאימים.המגמות המתעוררות מפתח כוללות:

מכונות למידה מבוססת חשמל

מושלים מסורתיים DVFS משתמשים בסף קבוע ומתכננים פשוטים.מודלים של למידת מכונות - במיוחד חיזוק למידה וזיכרון לטווח קצר ארוך (LSTM) רשתות - יכולים ללמוד את היחסים המורכבים בין התנהגות עומס עבודה, טמפרטורה, ותנאי כוח.מודלים כאלה הוכחו לפורמול מושלים היסטריים על ידי 15-30% יעילות אנרגיה עבור עומסי עבודה ניידים אמיתיים.

מחשוב ליד-Threshold Computing (NTC)

מעבדי הפעלה במתח אספקה קרוב למתח סף transistor יכולים להפחית באופן דרמטי את הכוח הדינמי וה סטטי (עד 10x) עם זאת, NTC סובל ממהירות מעגלים מופחתת ולהגדיל את הרגישות ל-Variability. מעבדים סופרקלאר שנועדו עבור NTC חייבים להשתמש מעגלים מיוחדים לאיתור שגיאות ותיקון, וייתכן כי יש צורך להפחית את עומק או רוחבם.

3D אינטגרציה ו- Advanced Packaging

לוגיקה מקודמת עם זיכרון ושכבות משלוח כוח יכול להפחית את אורך החיבור ואת קיבול, חיתוך כוח דינמי. אינטגרציה 3D גם מאפשר כוח מוטבע היטב על ידי הצבת רגולטורים מתח קרוב יותר לטעון. מעבדים ניידים עתידיים עשויים לשלב מוות נפרד עבור רגולציה מתח, המאפשרים per-core DVFS עם הפסדים parasitic מינימלי.

מחשוב Approximate

עבור יישומים ניידים רבים (למשל, עיבוד תמונה, אודיו, היתוך חיישן), חישוב מדויק לחלוטין לא נדרש. טכניקות מחשוב Approximate - כגון צמצום הדיוק של סטויינט קבוע או המאפשר שגיאות מזדמנים מדי פעם בחיזוי סניף - יכול להפחית משמעותית צריכת חשמל. מעבדים סופרסקלאר יכולים לשלב יחידות פונקציונליות משוערות לרוץ בלחץ נמוך יותר או עם פעילות מופחתת, מתן חיסכון באנרגיה כאשר מגבלות נוחות הם מרגיעים.

ניהול כוח גלובלי ושותף

כמו מכשירים ניידים משלבים מעבדים מרובים (CPU, GPU, NPU, DSP), מנהל כוח ברמת מערכת המתאם כל הרכיבים יכולים להשיג חיסכון באנרגיה טוב יותר מאשר ניהול per-IP.טכניקות כמו "גזע ל-idle" (משימות שלמות מהר ככל האפשר ואז להיכנס למצב כוח נמוך) דורש שיתוף פעולה בין חומרה ותוכנה למזער כוח מאוחד, מערכות עתידיות עשויות להשתמש בניהול כוח קומפקטי, מעקב תרמי, כדי להתאים את העבודה הנוכחית של המערכת הנוכחית של המערכת.

מסקנה

מעבדי Superscalar הפכו אבן הפינה של ביצועי מחשוב ניידים, אבל התיאבון כוח המוח שלהם דורש ניהול קפדני.אסטרטגיות דנו - DVFS, כוח קידוד, לוגיקה של בעיות הסתגלות, אופטימיזציה של זיכרון, אדריכלות heterogeneous, ושיתוף פעולה תוכנה - אפשרו היום סמארטפונים חלקה כדי לספק ביצועים שולחניים בצורת גורם גדול, אבל הדרך היא קדימה לא יציבים אתגרים של סוללות, כמו גם על ידי שיפור עצמיים, כמו גם על ידי שיפור מתמיד, כדי להבטיח את האתגרים של מערכות למידה, כמו גם על ידי שיפור ביצועים ברמה גבוהה, וצמיחה גבוהה, כמו גם על ידי פיתוח, כמו גם על ידי אינטגרטיבית של פונקציות מחשבי לחץ על ידי אינטגרטיבית, כמו גם על ידי טמפרטורות מהירות גבוהה יותר, כמו גם על ידי טמפרטורות מהירות, וצמיחה גבוהה, וצמיחה של פונקציות מחשבתית, כמו ביצועים.