The ever increasing leakage power and chip temperature are becoming important issues for high performance and low power SoC design. However, the traditional DVS method widely recognized as a means of reducing power consumption does not consider the dependence of leakage power on the chip temperature impacts. In this paper, we propose a temperature-aware DVS algorithm which inserts slacks of near optimal length into a task. Experiment shows that proposed algorithm achieves an energy reduction of 45% over traditional DVS method and energy reduction of 10% over the state-of-the-art algorithm.
기술이 발전하여 반도체 공정 사이즈가 점점 작아짐에 따라, power density와 leakage power가 급격하게 증가하고 있으며, VLSI 회로에서의 중요한 요인이 되어가고 있다. 이러한 높은 power density는 energy 소모 뿐 아니라, 칩의 온도도 증가시킨다. 높은 온도는 timing error, 물리적 손상 또는 퍼포먼스의 감소 등의 심각한 문제들의 원인이 된다.
제한된 배터리를 가진 임베디드 시스템에서는 전력 소모를 최소화 하기 위하여 Dynamic voltage Scaling (DVS) 라는 전압 조절 방법을 이용한다. DVS는 system이 최고의 퍼포먼스를 요구하지 않을 때, 즉, deadline 시간 까지만 수행을 완료하면 될 때, 최대한 동작 속도를 낮추어서 전력 소비를 최소화 하는 방법이다.
전력 소모는 크게 dynamic power와 leakage power로 나누어지는데, dynamic power는 load capacitor를 charge하는데 쓰이는 전력이고, leakage power는 leakage current에 의하여 소모되는 불필요한 전력이다. 예전에는 dynamic power가 전체 전력 소모의 대부분이었기 때문에 DVS 알고리즘도 dynamic power를 최소화 하는 것이 목표였다. 그러나 leakage power의 비중이 늘어남에 따라, dynamic power와 leakage power를 동시에 줄이는 DVS 알고리즘들이 필요하게 되었고, 여러 알고리즘들이 제안되었다. 그리고 증가한 칩의 온도가 leakage power 소모량에 크게 영향을 주게 됨에 따라서 온도의 영향을 고려한 leakage power를 최소화하는 알고리즘들이 필요하게 되었다.
본 논문에서는 온도의 영향을 고려하여 전력 소모를 최소화 하는 DVS 알고리즘을 제안한다. 온도를 고려하지 않는다면 여러 곳에서 생기는 slack을 최대한 모아서 한 번만 shutdown을 하여 shutdown overhead를 줄이는 것이 유리하지만, 온도의 영향을 고려한다면 task 수행의 중간중간에 slack을 적절하게 삽입하여 뜨거워지는 칩의 온도를 중간중간에 식히는 것이 leakage power 측면에서 유리하다. 따라서 하나의 task의 중간중간에 slack을 적절히 배치하고, 그 slack의 길이와 frequency를 조절하는 방법으로 dynamic power와 leakage power를 최소화해야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 본 논문은 테이블 참조를 통한 front slack 삽입과 slicing의 방법을 제안한다. Front slack 삽입은 task가 실행되기 시작하는 때의 초기 온도를 낮추어주는 역할을 하고, slicing은 task 중간중간에 slack을 넣어 온도가 올라가지 않도록 하는 역할을 한다. 이러한 동작은 design time에 만든 table을 바탕으로 현재 온도와 frequency에 따라 참조하여 행해진다.
제안된 알고리즘은 초기온도, frequency 그리고 deadline을 바꾸어가며 실험하여 검증하였다. 그리고 여러 벤치마크들에 대하여도 적용하여 실험하였다. 그 결과, 기존의 가장 뛰어난 알고리즘보다 약 10%의 에너지 감소를 가져오는 것을 확인할 수 있었다.
