An Energy-Efficient Reliable Heterogeneous Uncore Architecture for Future 3D Chip-Multiprocessors
Notice bibliographique
Résumé
Uncore components such as cache hierarchy and on-chip interconnects consume a significant portion of overall energy consumption in emerging embedded processors. In Nanoscale technologies, static power consumption due to leakage current has become a serious issue in the design of SRAM-based on-chip cache memories and interconnections. To address this issue, non-volatile memory technologies such as STT-RAMs have been proposed as a replacement for SRAM cells due to their near-zero static power and high memory density. Nonetheless, STT-RAMs suffer from some failures such as read-disturb and limited endurance as well as high switching energy. One effective way to decrease the STTRAMs’ switching energy is to reduce their retention time; however, reducing the retention time has a negative impact on the reliability of STT-RAM cells. In this paper, we propose a heterogeneous last level cache (LLC) architecture for 3D embedded chip-multiprocessors (3D eCMPs) which employs two types of STT-RAM memory banks with retention time of 1s and 10ms to provide a beneficial trade-off between reliability, energy consumption, and performance. To this end, we also propose a convex optimization model to find the optimal configurations for these two kinds of memory banks. In parallel with hybrid memory architecting, optimizing the number and placement of through silicon vias (TSVs) as a main component of on-chip interconnection for building 3D CMPs is another important target of the proposed optimization approach. Experimental results show that the proposed method improves the energy-delay products and throughput by about 69% and 34.5% on average compared with SRAM configurations.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».