Run-time thermal management based on task migration techniques in 3D chip multiprocessors
Notice bibliographique
Résumé
The industry trend of Chip Multiprocessors (CMPs) architecture is to move from 2D CMPs to 3D CMPs architecture for obtain higher performance, more reliability, and reduced memory access latency. However, one key challenge in designing the 3D CMPs is the thermal issue as a result of maximizing the throughput . Therefore, applying Runtime Thermal Management (RTM) has become crucial for controlling thermal hotspots. In this thesis, two methods of run-time task migration are presented to balance the temperature and reduce the number of hotspots in 3D CMPs. The proposed techniques consider hotspots both in the core and the memory layers simultaneously to make the optimum run-time task migration decisions. The first proposed approach is divided into two algorithms working in parallel, which aim at maximizing the throughput on the 3D CMPs while satisfying the peak temperature constraints. Experimental results show that the proposed architecture yields up to 60% reduction in overall chip energy. The proposed architecture improves the IPC for canneal and fluidanimate applications by 18% and 14%, respectively. In the second method, the proposed technique migrates the hottest core with the optimal coldest core instead of the coldest core in the core layer. The optimal coldest core is selected by considering hotspots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».