系統(tǒng)級動態(tài)熱管理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、處理器制造技術(shù)的飛速發(fā)展使得更多的計算資源被集中在一塊很小的芯片上。單位面積計算資源的增加使得處理器的功耗密度和局部溫度急劇上升從而形成溫度熱點（HotSpot）。片上溫度不均給處理器及其冷卻系統(tǒng)的設(shè)計帶來很多挑戰(zhàn)，同時有可能導致處理器運行時的邏輯錯誤甚至永久性的物理損傷。另一方面，冷卻系統(tǒng)是按處理器最高工作負載的熱狀態(tài)來設(shè)計，而大多數(shù)情況下處理器并不處于高負載的狀態(tài)，這就意味著冷卻系統(tǒng)的設(shè)計成本被變相的增大。低功耗，低能耗和熱耗管理技

2、術(shù)可對系統(tǒng)的溫度進行在線控制，這就從一定程度上減少了冷卻系統(tǒng)的設(shè)計成本。因此設(shè)計有效的處理器溫度動態(tài)控制技術(shù)變得越來越重要。
　　 本文在前人工作的基礎(chǔ)上，充分調(diào)研了體系結(jié)構(gòu)支持的多種可被利用的系統(tǒng)溫度控制手段，例如動態(tài)電壓頻率縮放（DVFS），動態(tài)功耗管理（DPM，和操作系統(tǒng)層的各種資源管理手段，例如任務(wù)調(diào)度，內(nèi)存分配等的優(yōu)勢與劣勢。最終采用靈活性更強，控制面更大的系統(tǒng)級動態(tài)熱耗控制技術(shù)（主要是任務(wù)調(diào)度）進行處理器的溫度控制。

3、
　　 本論文開展的主要研究工作包括：
　　 1.分析目前計算機發(fā)展特別是處理器發(fā)展過程中出現(xiàn)的嚴峻挑戰(zhàn)，說明控制處理器溫度的重要性和緊迫性。同時介紹國內(nèi)外關(guān)于處理器溫度控制的研究成果和現(xiàn)狀。
　　 2.分析工作負載對處理器溫度的影響，刻畫工作負載的冷熱特征并找到在線溫度控制的機會。提出動靜態(tài)參數(shù)相結(jié)合的工作負載刻畫方法，并在此基礎(chǔ)上進行任務(wù)的冷熱特征刻畫。
　　 3.分析應(yīng)用程序體系結(jié)構(gòu)級的運行特征，提

4、出高速緩存缺失分布（Cache Miss Distribution）與平均每指令時鐘周期數(shù)（CPI）相結(jié)合的工作負載刻畫方法，并在此基礎(chǔ)上進行任務(wù)的冷熱特征刻畫。
　　 4.一方面提出基于啟發(fā)式匹配規(guī)則的溫度感知的任務(wù)調(diào)度方法。另一方面將溫度感知的任務(wù)調(diào)度問題形式化為在線學習模型。在線學習是機器學習理論的一種，該方法將過去系統(tǒng)的所有狀態(tài)作為當前決策的一種依據(jù)，并通過判斷不同決策的損失程度來決定最終的選擇。
　　 5.設(shè)計

5、時間片縮放（Time-Slice Scaling）和間隔調(diào)度（Alternative Scheduling）機制來進一步降低程序運行時處理器的峰值溫度并縮短峰值溫度的持續(xù)時間。
　　 6.在真實的Linux操作系統(tǒng)中對于上述在線控制技術(shù)的設(shè)計和實現(xiàn)。
　　 本論文研究的新貢獻如下：
　　 1.將機器學習的理論應(yīng)用到處理器溫度的在線控制，并設(shè)計了一套完整的在線學習方法，使得處理器溫度控制技術(shù)有了一定的理論保證。