| Resumo: | Nodos tecnológicos recentes permitem fabricar bilhões de transistores em uma pequena área de silício, replicando estruturas idênticas, resultando em sistemas manycore. No entanto, a densidade de potência pode limitar a quantidade de potência que o sistema pode consumir. Um many-core em seu desempenho máximo pode levar a violar temperatura segura e, consequentemente, resultar em problemas de confiabilidade. Técnicas de gerenciamento térmico dinâmico (DTM) foram propostas para garantir que sistemas many-core funcionem com bom desempenho sem comprometer a confiabilidade. Técnicas DTM dependem de dados precisos de monitoramento de temperatura. Esta Tese revisa trabalhos recentes de DTM e propõe um novo método para permitir o monitoramento da temperatura em tempo de execução em um sistema many-core, novas heurísticas tendo por função custo a temperatura, bem como métodos de atuação, mapeamento e migração de tarefas e controle dinâmico de frequência e tensão (DVFS).Os trabalhos do estado-da-arte sobre técnicas de DTM apresentam heurísticas complexas de atuação em tempo de execução, com foco principalmente no mapeamento de tarefas, e não se apresentam métodos de monitoramento de temperatura, comprometendo a aplicabilidade em sistemas reais. O estado da arte também apresenta trabalhos voltados ao gerenciamento dinâmico de confiabilidade (DRM), onde o objetivo principal é garantir maior confiabilidade ao sistema, utilizando as mesmas técnicas de atuação para controlar a temperatura. Esta Tese também revisa alguns dos efeitos de envelhecimento em circuitos integrados e analisa resultados de confiabilidade relacionados ao tempo de vida para as heurísticas propostas. As principais contribuições desta Tese incluem: (i) um acelerador de hardware para estimativa térmica (TEA), (ii) uma heurística de gerenciamento de temperatura proporcional, integral e derivativa (PIDTM); (iii) uma heurística de gerenciamento de temperatura tendo por função custo restrições de energia (TMEC). TEA possibilitou o monitoramento preciso da temperatura em tempo de execução no many-core de referência, permitindo a validação das propostas de DTM. O PIDTM reduziu em até 7,15% a temperatura de pico em um cenário de alta carga de trabalho, enquanto o TMEC melhorou em até 82,9% a vida útil esperada do sistema.
Recent technology nodes enable to deploy billions of transistors in a small silicon area by replicating identical structures, resulting in many-core systems. However, power density may limit the amount of power the system can consume. A many-core at its maximum performance may lead to violate safe temperature definition and, consequently, result in reliability issues. Dynamic Thermal Management (DTM) techniques have been proposed to guarantee that many-core systems run at good performance without compromising reliability. DTM techniques rely on accurate temperature monitoring data. This Thesis reviews recent DTM works and proposes a new method to enable runtime temperature monitoring in a many-core system and new heuristics for thermal-aware application mapping, migration, and dynamic frequency and voltage scaling (DVFS) actuation, considering temperature and energy consumption.The state-of-art study on DTM techniques presents complex mechanisms for runtime actuation, focusing mainly on task mapping, and shows no concern about temperature monitoring methods, compromising the applicability in real systems. The stateof-art also presents works targeting dynamic reliability management (DRM), where the main objective is to ensure longer lifetime for the system, using the same actuation knobs used to control the temperature. This thesis also reviews some of the aging effects and analyses the lifetime reliability results for the proposed heuristics. The main contributions of this Thesis include: (i) a thermal estimation accelerator (TEA), (ii) a proportional, integral and derivative temperature management (PIDTM) heuristic; (iii) a temperature management heuristic having as cost function energy constraints (TMEC). TEA enabled accurate runtime temperature monitoring in the reference many-core, enabling the validation of the DTM proposals. PIDTM reduced up to 7.15% the overall peak temperature in a high workload scenario, while TMEC improved up to 82.9% in the system’s expected lifetime. |
