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Enregistrement W2887756705 · doi:10.1109/icist.2018.8426111

A Novel Migration Technique to Balance Thermal Distribution for Future Heterogeneous 3D Chip Multiprocessors

2018· article· en· W2887756705 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceParsecCacheParallel computingEnergy consumptionThree-dimensional integrated circuitChipEfficient energy useThroughputReliability (semiconductor)Embedded systemComputer architecturePower (physics)WirelessEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industry trend of Chip Multiprocessors (CMPs) architecture is to move from 2D CMPs to 3D CMPs architecture which obtains higher performance, more reliability, reduced cache access latency, and increased cache bandwidth. Moreover, 3D CMP architectures have recently gained significant attention to tackle the increasing power consumption in single core processors. However, one key challenge in designing the 3D CMP is the thermal issue as a result of maximizing the throughput. The thermal hotspot causes performance degradation and reliability reduction in the 3D CMP. In this paper, a run-time task migration approach is proposed to balance the temperature and reduce the number of hotspots in the 3D CMP without any performance degradation. The proposed approach is divided into two algorithms that aim at maximizing the throughput on the 3D CMP while satisfying the peak temperature constraint. Experimental results on the PARSEC benchmarks show that the proposed architecture yields up to 60 % reduction in overall chip energy with just 17 % performance degradation on average over all the used workloads. The best energy saving was 72 % with a negligible performance degradation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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