Multi-Objective Optimization to Improve Both Thermal and Device Performance of a Nonuniformly Powered Micro-Architecture
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Integration of different functional components such as level two (L2) cache memory, high-speed I/O interfaces, and memory controller has enhanced microprocessor performance. In this architecture, certain functional units on the microprocessor dissipate a significant fraction of the total power while other functional units dissipate little or no power. This highly nonuniform power distribution results in a large temperature gradient with localized hot spots that may have detrimental effects on computer performance, product reliability, and yield. Moving the functional units may reduce the junction temperature but can affect performance by a factor as much as 30%. In this paper, a multi-objective optimization is performed to minimize the junction temperature without significantly altering the computer performance. The analysis was performed for 90 nm Pentium IV Northwood architecture operating at 3 GHz clock speed. Each functional unit on the die has a specific role, so functional units with similar roles were grouped together. Thus, the actual Pentium IV die was divided into four groups (front end, execution cores, bus and L2, and out-of-order engine). Repositioning constraints were determined using circuit delay models of major functional units in a micro-architectural simulator. Thus, depending on the scenario, relocating functional units can result in virtually no performance loss (less than 2% is assumed to be minimal and is reported as 0%) to as much as 30% performance loss. From the results, the minimum and the maximum temperatures were 56.6°C and 62.2°C. This ΔT corresponds to thermal design power of 60.2 W. For microprocessors with higher thermal design power (115 W) and operating at higher clock speed, higher ΔT can be realized. Based on this paper’s analysis, the optimized scenario resulted in a junction temperature of 56.6°C at the cost of a 14% performance loss.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle