针对暗硅片的多核处理器体系结构研究和优化平台搭建

The continued scaling of semiconductor industry promises more and more transistors to be integrated onto a single chip. But modern multicore processors cannot keep improving the performance simply by adding the number of cores due to the limitation of power wall, yield and program parallism. All these issues predict that we might be able to integrate many more transistors than those we are capable of using. These under-utilized transistors and silicon area are called "Dark Silicon." This proposal is to study the problem of dark silicon in the future processor design. We will discuss how to leverage the "redundant" dark silicon to design specical silicon components and optimize architecture for different types of microprocessors...The research mainly focus on 1) modeling the future trend of dark silicon 2) selection and parameter extraction of silicon components suitable for dark silicon. Examples are: voltage regulators, FPGA, special IOs and circuits, etc. 3) study the power and performance trade-offs of different microprocessors, their usage pattern and target applications 4）build a smart platform for the simulation and optimization of computer architecture in the dark silicon era 5) apply different silicon components to different microprocessors and optimize the processor architectures.

半导体工艺的深入发展可以将更多的晶体管集成在芯片上。但是现代多核处理器芯片受到功耗墙，良品率和程序并行度等因素的制约，难以继续靠增加核的数目来提高性能。这些问题都预示着未来多核处理器设计会遇到瓶颈：我们可以在芯片上集成更多的晶体管，但是却无法有效的利用它们。这些没有办法被充分利用的芯片面积被称之为"暗硅片"。本课题重点研究未来处理器发展中的暗硅片问题，讨论如何充分利用这些"冗余"的芯片面积，针对不同类型的应用设计新型处理器体系结构以达到性能和功耗的优化。. 研究内容为1)暗硅片的发展趋势建模2)适用于暗硅片的芯片部件选择和参数提取,包括集成电压调制器，可编程门阵列，特殊接口，各类特殊电路等3)不同类别处理器的性能功耗，适用领域及主要应用的研究和分析4)建立一个面向暗硅片体系结构设计的智能优化平台5)针对不同类型的处理器应用，在暗硅片中集成特定的芯片部件优化体系结构。

半导体工艺的深入发展可以将更多的晶体管集成在芯片上。但是现代多核处理器芯片受到功耗墙，良品率和程序并行度等因素的制约，难以继续靠增加核的数目来提高性能。这些问题都预示着未来多核处理器设计会遇到瓶颈：我们可以在芯片上集成更多的晶体管，但是却无法有效的利用它们。这些没有办法被充分利用的芯片面积被称之为"暗硅片"。本课题重点研究未来处理器发展中的暗硅片问题，讨论如何充分利用这些"冗余"的芯片面积，针对不同类型的应用设计新型处理器体系结构以达到性能和功耗的优化。..本项目的主要研究内容为对未来处理器芯片中的暗硅片的发展趋势建模，包括各类特殊接口，特殊电路，特殊器件和特殊材料等，比如我们研究了可能解决暗硅片问题的基于碳纳米管材料的新型器件电路等。对于不同类别处理器的性能功耗，适用领域及主要应用的研究和分析，在这方面我们深入的研究了通用图形处理器（GPGPU）并提出了系列的功耗优化手段，可以显著的利用冗余的硅片面积提高性能。我们还针对不同类型的处理器应用，在芯片中集成特定的芯片部件优化体系结构，优化了一系列的包括贝叶斯算法和常用的神经网络算法。..本项目执行三年以来，从多个方面展开研究，取得了一定的研究成果。共发表挂本项目基金号的论文12篇，其中包括CCF-A类论文3篇，建立仿真暗硅片包括新型碳纳米管器件的模型1个，搭建基于应用优化的开源编译平台一个，全面完成了项目预期的任务，在论文发表的篇数和质量上超出预期。