Il consumo energetico di un dispositivo è influenzato da ogni fase del processo di progettazione, sviluppo e implementazione, ma identificare le opportunità per risparmiare energia non può più significare solo rendere l’hardware più efficiente.
Strumenti e metodologie sono in atto per la maggior parte delle opportunità di risparmio energetico, da RTL fino all’implementazione, e settori dell’industria dei semiconduttori li stanno già utilizzando. Entrambi sono considerati maturi, così come lo sono gli standard per definire l’intento di potere.
Rimangono ancora enormi opportunità per ulteriori risparmi energetici, ma molte di queste implicano la messa in discussione di decisioni a livello di sistema che sono state accettate ciecamente per generazioni e di molti nodi di implementazione. Alcune di queste decisioni devono essere riconsiderate perché impediscono la realizzazione di progetti più grandi e complessi.
"Ci sono tre fattori nel mix: potenza, energia e calore", afferma Rob Knoth, direttore della gestione prodotto del Digital & Signoff Group presso Cadenza. “Sono sempre stati lì, e il potere è probabilmente il più importante, ma l'energia è venuta alla ribalta negli ultimi anni. Ora stiamo assistendo allo spettacolo termico. Sono tutti interessanti perché puoi attaccarli in punti specifici del tuo flusso con strumenti specifici”.
E qui sta un problema. "Il dilemma dell'architetto è che sono necessarie informazioni di basso livello per effettuare stime tempestive", afferma Frank Schirrmeister, vicepresidente delle soluzioni e dello sviluppo aziendale presso Arteride IP. “Questo dilemma non è mai stato risolto e probabilmente non lo sarà nel corso della mia vita lavorativa. Per prendere decisioni architetturali il prima possibile, abbiamo bisogno di una serie di informazioni, di strumenti e di capacità per supportare queste decisioni. Abbiamo bisogno di queste decisioni il prima possibile, ma devono anche riflettere gli effetti dell’attuazione nel modo più accurato possibile”.
In aggiunta a ciò, il potere non può essere presentato come un singolo numero. Alcune persone sono preoccupate per l'energia totale, perché ciò potrebbe influire sulla durata della batteria. Altri sono più preoccupati per la potenza di picco perché ciò può causare problemi operativi su un chip o potenza nel tempo, che può creare problemi termici.
Per fare l’analisi, è necessario sapere esattamente come verrà utilizzato il sistema. "Immagina di avere un SoC con 100 blocchi diversi", afferma Ninad Huilgol, fondatore e CEO di Innergy Systems. “Interagiscono tutti insieme e non si sa in anticipo come riusciranno a produrre un picco di densità di potenza. Quando hai una simulazione in esecuzione, interagiscono tutti insieme per produrre improvvisamente un picco di densità di potenza”.
Diversi mercati si stanno concentrando su aspetti diversi. "L'Edge AI, o edge intelligence, ha preoccupazioni e domande diverse rispetto a un'applicazione di tipo computazionale hyperscaler per data center", afferma Knoth di Cadence. “Entrambi, tuttavia, spingeranno alcuni aspetti della tecnologia, alcuni dei quali si rafforzano a vicenda, altri sono separati. Edge si preoccuperà maggiormente di alcuni aspetti energetici a causa della durata della batteria. Ed è fondamentale pensare a ciò che esegui nel software rispetto a ciò che esegui nell'hardware. Cosa comunichi alla tua stazione base affinché possano correre e inviarti? Esistono alcuni problemi molto complessi in cui il settore IoT è particolarmente adatto a guidare e innovare. Ciò non significa che siano l'unico leader. Le persone che stanno sviluppando enormi data center informatici su vasta scala sono leader in una classe completamente diversa. Spesso sono loro che spingono di più, perché si considera l’enorme quantità di dollari infrastrutturali necessari per mettere in campo tale calcolo”.
RTL e tecniche di implementazione
Le tecniche di risparmio energetico sono state applicate ai livelli RTL e di implementazione per diversi anni, ma sono possibili ulteriori risparmi di potenza ed energia. Al implementazione A livello globale, le nuove tecnologie stanno aggiungendo problemi che, se non risolti, porteranno allo spreco di energia.
"Le tecnologie hanno contribuito a rendere molto più difficile fornire tensione in modo affidabile", afferma Marc Swinnen, direttore del marketing di prodotto presso Ansis. “Si verificherà un calo di tensione e spesso le persone si limitano a creare un margine, dicendo che potrei vedere un calo fino a 100 millivolt. I miei tempi quindi devono presupporre che ogni cellula potrebbe essere molto più lenta. Ovviamente non tutte le celle vedranno quella caduta di tensione massima, quindi quanto più accuratamente puoi modellare la caduta di tensione effettiva, tanto più accuratamente puoi progettare la tua rete di distribuzione di energia per evitare questo errore e puoi tornare indietro da questo margine di caduta di tensione . Stai cercando di ridurre quel margine e questo può avere un impatto enorme.
Al Livello RT, gating dell'orologio ed cancello di potere sono in uso da molto tempo. Sebbene ottimizzino la potenza e l'energia associate al compito definito, non fanno nulla per aiutare a identificare se i compiti erano ottimali in termini di potenza per la funzione eseguita.
"Abbiamo un termine chiamato potere ideale", afferma Knoth. “È un tentativo di identificare le attività sprecate. Ad esempio, se hai un blocco in cui l'orologio funziona liberamente ed è effettivamente in fase di ripristino, potresti aver bloccato quell'orologio. Possiamo analizzare gli interruttori in corso all'interno di quel blocco, sommare la potenza dovuta a tali interruttori da quella gerarchia e quindi visualizzarli in un rapporto che mostra dove l'energia viene sprecata. Utilizzando questa metodologia, abbiamo visto gli ingegneri hardware migliorare ciò che stanno facendo dal punto di vista della metodologia di progettazione. Ci sono un sacco di altre tecniche di pulizia più profonde che possono essere utilizzate.
L'esame dell'RTL può fornire altri possibili risparmi energetici. "Un artista potente suggerirà modifiche al tuo RTL osservando come fai le cose", afferma Swinnen di Ansys. “Potrebbe darsi che tu abbia implementato una funzione in questo modo, ma se implementi la stessa funzione in un modo diverso, risparmierai energia e otterrai la stessa funzione. Esiste una libreria di ottimizzazioni che eseguirà automaticamente la scansione di RTL e identificherà ciascuno dei punti in cui può aggiornare RTL a un'implementazione più efficiente dal punto di vista energetico. Ti dirà quanta energia risparmierebbe in base alle stime e le implementerà effettivamente se approvi.
Stime iniziali
Poche persone sosterrebbero che prima si possono valutare i compromessi, maggiore è l’impatto che possono avere. “Più ampio è il tuo ambito, più partiti porti al tavolo, più fai un passo indietro e guardi prima, più inizi a vedere maggiori opportunità”, afferma Knoth. “Si tratta di tendenze più ampie che vanno oltre il miglioramento dell'unico widget che stai producendo. Bisogna davvero osservare come il widget si inserisce nel gizmo, che si inserisce nel prodotto nel data center collegato alla centrale idroelettrica o al parco solare."
Il problema è che senza stime sufficientemente accurate sono possibili anche decisioni sbagliate. "Poiché i progetti sono diventati più grandi e complessi, è diventato sempre più difficile produrre stime accurate", afferma Schirrmeister. “Ad esempio, sono necessarie informazioni di pianificazione per stimare quanti registri sono necessari in un percorso attraverso il silicio, perché la propagazione dei segnali su chip di grandi dimensioni è incredibilmente difficile e non può essere eseguita in un ciclo di clock. Per un NoC, cerchiamo di ottimizzare il numero di registri, il che ha un impatto sul consumo energetico e sulla quantità di interconnessione trasportata sul chip. Annotiamo, dal file .lib, fino alla generazione del NoC, le prime stime di quanto sarà lungo il percorso. Dovrà essere perfezionato in seguito? Assolutamente. La realtà multidimensionale del problema lo rende molto difficile, soprattutto dove esistono dipendenze verticali”.
Per poter eseguire un'analisi termica è necessario considerare tempi lunghi e carichi di lavoro realistici. Ciò molto probabilmente significa eseguire un software reale. "La maggior parte del settore utilizza il proprio codice RTL mappato su un emulatore, esegue carichi di lavoro software reali su quella piattaforma e ottiene vettori da cui eseguire una stima della potenza", afferma Knoth. “Con più iterazioni al giorno, possono ottimizzare il software per utilizzare in modo più efficace le funzionalità di potenza dell’hardware. Durante la notte, sono in grado di apportare modifiche all'hardware. Ora disponi di questa co-ottimizzazione a livello di sistema in cui stai cercando di eliminare gli sprechi di energia e assicurandoti di creare il sistema più ottimale possibile."
L'industria ha sempre cercato modi per inserire modelli astratti invece di utilizzare RTL, sia perché potrebbe funzionare più velocemente sia perché l'analisi può essere eseguita prima che RTL sia pronta. "Finora l'analisi del consumo energetico dell'esecuzione del software è stata relegata alle piattaforme di emulazione", afferma Huilgol di Innergy. “Una tecnica che può aiutare è la costruzione di modelli energetici dell’hardware che potrebbero essere simulati in ambienti software. Questi modelli possono fornire un feedback accurato sul consumo energetico medio e istantaneo di vari moduli hardware durante l'esecuzione del software. Ciò consente la co-ottimizzazione hardware e software per l’alimentazione prima dell’eliminazione del nastro”.
Approcci simili sono stati adottati in passato per la verifica funzionale di hardware e software, e ora si tenta di applicarli all’energia. "Non stiamo inventando la magia nera e non possiamo combattere la fisica", afferma Huilgol. “Ma non è necessario eseguire continuamente simulazioni energetiche dettagliate. Prendiamo un piccolo campionamento a livello di blocco, li combiniamo insieme e lo eseguiamo a livello di sottosistema, a livello di sistema, di emulazione, di software, ecc. Ci sono due aspetti da alimentare. Uno è il percorso dei dati e l'altro è il percorso di controllo. Teniamo conto principalmente del percorso di controllo, ma quando sono presenti dipendenze del percorso dati, nei nostri modelli è presente una funzionalità per renderli consapevoli del percorso dati. Si tratta di modelli di potere statistico che operano su un modello di transazione. Come si migliora la risoluzione? Puoi avere cicli più piccoli o cicli singoli. Ma se la risoluzione è di 15 cicli, o più, transazioni piuttosto grandi, verrà catturato qualche errore statistico.
Ripensare il passato
In passato, la Legge di Moore rendeva piuttosto semplice la migrazione da un nodo all'altro, utilizzando porte aggiuntive, prestazioni più elevate e consumi inferiori. Ciò significava che la continuità nel tempo era importante, soprattutto per garantire che il software esistente continuasse a funzionare sul nuovo hardware.
Nel corso del tempo, ciò ha comportato alcune inefficienze da cui sarà difficile liberarsi. "Molte cose non erano possibili in passato", afferma Knoth. “Forse era perché il nodo del processo non poteva contenere tutta l'elaborazione del semiconduttore che sarebbe stato distribuito sull'edge. Ma ora può. Forse non avevi gli strumenti per eseguire l'analisi con la giusta precisione nel giusto periodo di tempo oppure perché la tecnologia di confezionamento non era disponibile. Ma ogni tanto devi prendere fiato, fare un passo indietro, rivisitare il panorama e chiederti: "Abbiamo ottimizzato correttamente questa equazione o abbiamo semplicemente fatto del nostro meglio?". A volte dobbiamo indossare il nostro cappello da scienziati e non aver paura di mettere in discussione alcuni di quei principi fondamentali che abbiamo codificato”.
È importante considerare la complessità dell'integrazione. "Esistono due livelli di complessità: la complessità dell'applicazione aumenta in alto e la complessità dell'implementazione scende nella tecnologia dei semiconduttori", afferma Schirrmeister. “Questo è il numero di transistor con cui abbiamo a che fare. Poiché si ha la complessità dell'applicazione, con il numero di funzioni che aumenta di pari passo e continua ad aumentare, è necessario gestire aspetti come la memoria condivisa, la coerenza e così via. Se non hai cache, devi sempre spostare le cose. La coerenza della cache era una soluzione a un problema che introduceva un nuovo problema."
I processori sono stati guidati dalle prestazioni. "L'aggiunta di un predittore di diramazione o di un'esecuzione speculativa a un processore aumenterà il numero di porte nel circuito, aumentando così il consumo di energia sia dinamico che statico", afferma Russell Klein, direttore del programma per il team Catapult HLS presso SiemensEDA. “Ma queste funzionalità aumentano le prestazioni del calcolo in esecuzione sul processore. Quindi la potenza aumenta sicuramente, ma l'energia, che è la potenza moltiplicata per il tempo necessario per eseguire il calcolo, può aumentare o diminuire. Dipende dal rapporto tra aumento di prestazione e aumento di potenza. Se, ad esempio, la potenza aumenta del 20% ma le prestazioni migliorano solo del 10%, l’energia totale per il calcolo aumenta”.
Potenza, energia e calore non possono sempre essere ottimizzati in modo semplice. "Può sembrare controintuitivo, ma l'aumento delle prestazioni può ridurre il consumo energetico medio per alcuni carichi di lavoro", afferma Maurice Steinman, vicepresidente dell'ingegneria per Lightelligence. “Tali carichi di lavoro possono trarre vantaggio dalla cosiddetta 'corsa al minimo', in cui è possibile entrare in stati di profondo risparmio energetico per periodi prolungati se il lavoro può essere completato più velocemente. Prendi in considerazione i carichi di lavoro che mantengono un profilo di domanda di calcolo prevedibile (ma inferiore al 100%), ad esempio il 25% delle prestazioni disponibili. Un approccio può ridurre la frequenza operativa al 25% (e di conseguenza ridurre la tensione operativa). Il dispositivo ora rimarrebbe completamente attivo, ma a potenza ridotta. Un altro approccio potrebbe tentare di completare il lavoro rapidamente consentendo così un drastico risparmio energetico: 25% acceso, 75% spento, dove spento potrebbe richiedere un consumo energetico pari a zero o quasi zero, con conseguente potenza media inferiore rispetto al funzionamento costante con una frequenza di clock del 25%. Potrebbe anche essere vantaggioso eseguire l’overclocking/sovratensione per aumentare ulteriormente il tempo di inattività fino a oltre il 75%”.
Bilanciamento hardware e software
Uno dei più grandi trucchi di bilanciamento legati alla complessità e alla potenza del sistema è stabilire il confine hardware/software. "Qualsiasi funzione implementata nel software sarà molto più lenta della funzione equivalente implementata nell'hardware", afferma Klein di Siemens. “Tutto ciò che riguarda il software, per definizione, non è ottimale. Un software altamente ottimizzato su un processore molto efficiente non può avvicinarsi all'efficienza nemmeno di una pessima implementazione hardware."
Le decisioni sul partizionamento stanno diventando più semplici, afferma Klein: "Cosa dovrebbe essere lasciato nel software, cosa dovrebbe essere fatto su un processore e cosa ha più senso creare un acceleratore hardware personalizzato che sia un sidecar per quel processore: è lì che inizi a vedere enormi Riduzioni di tempo o di potenza di 100, 1,000 volte, a seconda di dove stai ottimizzando il tuo sistema."
Poiché i miglioramenti delle prestazioni diventano più difficili, questo tipo di approcci diventano essenziali. "In conclusione, i processori più grandi sono meno efficienti dal punto di vista energetico, quindi ottenere un processore più grande per soddisfare le proprie esigenze di prestazioni ha senso solo se non si ha interesse per il consumo energetico", afferma Klein. "La risposta giusta è spostare il lavoro pesante dalla CPU a un acceleratore su misura."
Questo approccio ha visto una crescente popolarità. "Acceleratori e coprocessori hardware dedicati possono aumentare le prestazioni di un sistema a causa della diminuzione dei miglioramenti prestazionali dovuti al passaggio a nodi più avanzati", afferma Andy Jaros, vicepresidente per le vendite e il marketing IP presso Logix flessibile. “Gli acceleratori dedicati alleviano il carico di elaborazione sulle CPU derivante dalla spesa di enormi cicli di calcolo per eseguire algoritmi complessi. L’utilizzo di eFPGA per gli acceleratori cablati dedicati fornisce l’efficienza energetica necessaria, pur mantenendo la programmabilità quando il carico di lavoro cambia”.
Ogni volta che puoi specializzarti, ci sono enormi opportunità di guadagno. "Oggi è diventato molto più semplice specializzare un processore aggiungendo istruzioni", afferma Schirrmeister. “La maggior parte di queste personalizzazioni delle istruzioni vengono eseguite allo scopo di ridurre i consumi. Ho visto casi in cui un'istruzione aggiuntiva nel processore ti permetteva di rimanere in metà della memoria. È enorme dal punto di vista del potere. Ma mentre lo fai nell’isola isolata, la complessità complessiva di ciò che stai cercando di fare è aumentata”.
Oppure puoi spostare quella funzione completamente nell'hardware. “L’altra soluzione è scaricare operazioni computazionalmente complesse in acceleratori su misura”, afferma Klein. “Sintesi di alto livello (HLS) è il modo più semplice per farlo. Si tratta pur sempre di progettazione hardware, quindi servono comunque ingegneri intelligenti per farlo funzionare. Ma con HLS inizi da un algoritmo software C o C++. Non esiste alcuna interpretazione dell'algoritmo, che è un processo manuale lento e soggetto a errori. E un riferimento d’oro è prontamente disponibile sotto forma di funzione originale dal software, il che rende la verifica molto più semplice.”
Tutte queste scelte stanno diventando più facili. "In passato, il grosso problema nel prendere una decisione a livello architettonico era che dovevi rivalutare questa decisione più avanti nel progetto, ma i flussi non erano collegati", dice Schirrmeister. “Per casi come i processori configurabili e il NoC, i flussi sono stati collegati. Se si torna indietro, ci vuole tempo per rieseguire gli strumenti, ma non sono più le persone a dover verificare manualmente la decisione architetturale. La generazione automatizzata ti consente di analizzare più punti dati."
Conclusione
Ottimizzare solo i problemi di potenza, energia o termici non è facile. Ma la necessità di affrontare ciascuna delle tre questioni sta crescendo e, sebbene siano interconnesse, non è sempre facile determinare quale dovrebbe essere ottimizzato o come. È solo guardando l’intero sistema che si possono prendere decisioni. In passato, i flussi di modellazione, analisi e progettazione rendevano tutto questo più difficile, soprattutto quando superava la barriera hardware/software, ma stanno emergendo sempre più strumenti. Non è ancora facile, ma man mano che la consapevolezza del settore cresce e sempre più persone vogliono affrontare il problema, diventeranno disponibili strumenti e flussi migliori.
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