Power management in multi-core processors using automatic dynamic pipeline stage unification
Notice bibliographique
Résumé
In the recent years, the rapid development of microprocessors has raise up the demand for high-performance and fast processing computing systems capable of performing multiple tasks. Multi-core processors are increasingly advocated as a viable solution to achieve high performance, but under the constraints associated with power bounds. Maintaining the power consumption of processors at an acceptable level is still a challenge. For instance, the size of transistors is set to go down to as small as 22nm. When this size starts to decrease and go below 30nm, the sub-threshold leakage will become an issue since the current technique of dynamic voltage frequency scaling (DVFS) used to conserve energy will become less useful. The reason for this is that the transistor size will decrease and the absolute maximum voltage at which it can be operated will also decrease, but the lower limit voltage will remain the same at 2.3Vth where Vth is threshold voltage. Thereby, there is a clear demand for alternatives for managing the energy consumption in chip multi-processors (CMPs). In this paper, a variable stage pipelining (VSP) or pipeline stage unification (PSU) is investigated as a potential successor to the DVFS technique. Theoretical results are provided, showing that our dynamic pipeline stage unification approach can be efficient in terms of power consumption, chosen as performance metric.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».