项目名称: CPU Cache的功耗驱动设计方法及工具研究

项目编号: No.61272105

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 张立军

作者单位: 苏州大学

项目金额: 81万元

中文摘要: 随着高性能处理器及多核处理器的普遍应用,高速缓存(Cache)技术变得越来越重要,高速缓存的功耗问题研究的也越来越多。本课题针对纳米尺度大规模高速缓存技术的架构和电路特点,提出了功耗驱动(Power Driven)的设计方法,并建立相应的工具软件及设计流程:根据纳米尺度电路及器件的特点,建立器件电路的量子修正功耗模型;研究自适应重点采样方法,建立快速蒙特卡罗(Fast Monte Carlo)仿真的计算模型和计算方法,并完成相应软件工具;应用此工具,对全Cache进行计算,找出电路的功耗约束条件;通过调整功耗关键路径MOSFET尺寸及相关电路设计,完成全Cache的功耗优化设计。进而探索在保证Cache性能和良率的情况下,达到功耗最优的目标。在方法学研究的基础上,试验设计一款大规模CPU Cache, 优化其动态及静态功耗,通过测试片验证方式,比较文献及实验数据,分析功耗驱动设计方法效果。

中文关键词: 高速缓存;功耗驱动;快速蒙特卡罗仿真;量子修正功耗模型;

英文摘要: Modern computer systems use significant amounts of cache memory to improve performance. In scaled technologies, cache memories which are traditionally known as "cold" sections of the chip are expected to occupy a larger die area and consume larger power in CPU. Hence, research on the technology of low power cache memory became one of the hottest topic in the CPU design field. According to the architecture and circuits of high speed cache memory in nano-meter technology, this project try to propose a power driven design methodology and build related design tools and design flow: according to the characteristics of nano-meter device and circuits, build up the power models with quantum corrections; setup the computing method and tools for fast monte-carlo based on mixed adaptive important sample algorithm; find out the power constraint of the circuits by using this software; size the critical power related MOS to get the minimum power while keeping reasonable timing and yield. Finally, we design a low power cache memory in a specific nano-meter technology, optimize both dynamic and static power based on the power driven design methodology and tape out it to verify the assumption.

英文关键词: Cache;Power Driven;Fast Monte Carlo Simulation;Quantum Corrections Power Model;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望
专知会员服务
33+阅读 · 2022年3月21日
【博士论文】吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法
专知会员服务
28+阅读 · 2021年11月26日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年6月29日
FPGA加速系统开发工具设计:综述与实践
专知会员服务
62+阅读 · 2020年6月24日
【干货书】数值计算C编程,319页pdf,Numerical C
专知会员服务
66+阅读 · 2020年4月7日
hyengine - 面向移动端的高性能通用编译/解释引擎
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
【博士论文】分形计算系统
专知
2+阅读 · 2021年12月9日
手把手教你,19步从石头里抠出一块CPU
新智元
0+阅读 · 2021年11月16日
iPhone 13系列配备4GB RAM Pro系列则有6GB RAM
威锋网
0+阅读 · 2021年9月16日
无人驾驶开源仿真平台整理
智能交通技术
25+阅读 · 2019年5月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Convex-Concave Min-Max Stackelberg Games
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月17日
小贴士
相关VIP内容
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望
专知会员服务
33+阅读 · 2022年3月21日
【博士论文】吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法
专知会员服务
28+阅读 · 2021年11月26日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年6月29日
FPGA加速系统开发工具设计:综述与实践
专知会员服务
62+阅读 · 2020年6月24日
【干货书】数值计算C编程,319页pdf,Numerical C
专知会员服务
66+阅读 · 2020年4月7日
相关资讯
hyengine - 面向移动端的高性能通用编译/解释引擎
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
【博士论文】分形计算系统
专知
2+阅读 · 2021年12月9日
手把手教你,19步从石头里抠出一块CPU
新智元
0+阅读 · 2021年11月16日
iPhone 13系列配备4GB RAM Pro系列则有6GB RAM
威锋网
0+阅读 · 2021年9月16日
无人驾驶开源仿真平台整理
智能交通技术
25+阅读 · 2019年5月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员