并行计算机的结构级功耗优化技术研究

在计算机系统设计中，功耗是与性能同等重要的首要设计约束。并行计算机以追求高性能为目标，但同时也增大了芯片面积和硬件单元的互连开销，进而带来了功耗的增加。在体系结构级研究并行计算机系统的功耗，对设计拥有自主知识产权的面向特定应用的高性能低功耗计算机系统有着重要的支撑作用。.本项目面向并行计算机系统，以典型的并行计算机体系结构和工作负载为研究对象，强调以功耗阈值驱动性能优化的设计方法，建立有效的并行计算机系统的功耗分析模型。根据并行程序的工作特征，利用预测技术和可重构技术设计低功耗的片上Cache，利用分割技术和自适应技术设计系统主存。同时还结合电路技术的特征，设计一种稳定的、分布式的可调控动态电压频率缩放算法，实现整个并行计算机系统的功耗优化。

在并行计算机体系结构设计中，功耗已经成为与性能同等重要的首要设计约束。本项目的主要研究内容：建立有效的并行计算机系统的功耗分析模型，利用预测技术和可重构技术设计低功耗的片上Cache，利用分割技术和自适应技术设计系统主存，设计稳定的、分布式的可调控动态电压频率缩放算法，最终实现整个并行计算机系统的功耗优化。.在功耗分析模型方面，本项目基于SIM-WATTCH设计并实现了一个多核处理器的能效分析工具MULTI-SIMWATTCH，该模拟器能较好地实现各核之间的负载均衡，计算整个系统的功耗。本项目还针对原有的结构级功耗评估方法和门级功耗评估方法的不足，提出了一种结合结构级和门级的功耗评估方法，该方法既继承了结构级功耗评估方法的速度，又能改善其精度。.在存储系统的优化方面，本项目提出了一种基于位置信息的末级缓存替换算法，该算法比LRU提升了2.4%的整体性能。提出了一种面向多线程应用的LLC优化算法，该算法能有效地降低Cache失效开销。提出了一种基于指令工作集的可重构Cache算法，该算法能够有效提高监测程序变化的准确度和优化重构路径，提高Cache性能。本项目还设计了一种关键线程指导的细粒度缓存管理策略，该策略对于计算机视觉、数据挖掘等并行程序的加速比分别达到1-6%。提出了一种关键线程感知的共享缓存管理策略，该策略使低优先级进程的性能可获得更多地提升。.在动态电压和频率缩放技术方面，本项目提出了一种高效而实用的DVS策略CC-R-E-DVS，该策略首先在CC-EDF-DVS策略的基础上引入段的思想，新段的电压调节不需要受前一段的影响；然后，将任务执行过程中产生的松散时间加以利用，具有CC-EDF-DVS和CC-RM-DVS调节的双重特性。该策略能够在原有策略的基础上进一步节省能耗，且对于各种任务分布情况都有更好的适用性。.在多核任务调度方面，本项目提出了一种负载均衡的启发式任务调度算法，该算法能很好地实现核间负载均衡，提高异构多核处理器系统的性能。提出了一种基于改进响应时间分析的悲观周期混合关键级任务调度算法，该算法得出的任务可接受比率较高。提出了一种基于删除冗余复制任务的能量感知算法，该算法能够有效降低调度过程中的复制任务数量，减少了系统的能耗。