Adaptable VLIW microprocessor for energy efficiency

• Main Author: Giraldo, Juan Sebastian Piedrahita
• Other Authors: Beck, Antonio Carlos Schneider
• Format: Others
• Language: English
• Published: 2016
• Subjects: Microeletrônica; Cmos; VLIW; Adaptive processor; Energy consumption
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/147966

O consumo de energia tem sido uma variável cada vez mais importante nos projetos de implementação de microprocessadores nas últimas décadas. A arquitetura VLIW é um exemplo representativo desta tendência, devido ao seu design simples e desempenho competitivo, resultado da exploração do paralelismo entre instruções (ILP) em tempo de compilação. Neste trabalho, é realizada uma análise da economia de energia obtida através da adaptação da microarquitetura dos processadores VLIW de acordo com as diferentes fases dos programas executados. Primeiramente, o potencial de otimização é abordado, através da execução de um grupo de benchmarks no processador configurável ρ-vex, e estudando o impacto da largura do processador (i.e.: número de issues) na performance, consumo de energia, e área. A partir desta informação, um experimento levando em conta o caso ótimo (usando um oráculo) foi realizado com o objetivo de variar dinamicamente a largura do processador de acordo com a fase do programa, considerando duas granularidades diferentes. A economia de energia usando este tipo de adaptação pode ser de até 81,5% comparado com uma versão estática do mesmo processador executando o grupo de benchmarks MiBench. Com base nestes resultados, duas técnicas de power gating nas unidades funcionais são propostas. A primeira é baseada em lógica adicional, inserida no processador, para controlar os circuitos de power gating associados com cada unidade funcional. Mostra-se que estas unidades podem ser desabilitadas em até 63% do tempo de execução para os multiplicadores e 30% para as ALUs, com um custo em performance de 13%, em média. A segunda técnica proposta propõe uma técnica para ser usada em conjunto com o compilador para aplicar power gating nas unidades funcionais, assim como nos blocos do banco de registradores. Esta operação é realizada inserindo instruções específicas em tempo de compilação, tendo em conta a análise das probabilidades de instruções de saltos e informação dos blocos básicos, obtidos através de instrumentação de código. Utilizando este tipo de estratégia, é possível economizar até 20% em energia com perda marginal de desempenho. === The development of energy efficient hardware has been a trend in microprocessor design for the last two decades. VLIW processors are a representative example, since they have a simpler design and competitive performance, due to their static ILP exploitation. In this work, we study the energy savings that could be obtained by adapting such microarchitecture according to the current program phase. First we analyze the potential of optimization, by executing a set of benchmarks on the ρ-vex configurable softcore VLIW processor, and by modifying the number of issues. With this data in hand, we develop an oracle experiment to dynamically vary the issue width of the processor according to the phase behavior, considering two different phase granularities. The potential energy savings using this policy could be as high as 81.5% when compared with the static version, executing the MiBench set. Taking into account this information, two techniques for power gating the functional units are proposed. The first approach is based on additional hardware logic to control the power gating circuitry of each Functional Unit. Our results show that these units can be put to sleep on average 63% of the execution cycles for the multipliers and 30% for the ALUs, at a performance loss of 13%. The second approach handles intelligent use of the compiler for power gating the Functional Units as well as blocks of the Register File. We do so by inserting customized instructions at compile time, based on the analysis that involves probabilities of conditional branches and basic block information obtained via dynamic profiling. By using this technique, it is possible to save up of 20% in the total energy consumption with marginal losses in performance.