장치의 전력 소비는 설계, 개발 및 구현 프로세스의 모든 단계에 의해 영향을 받지만 전력을 절약할 수 있는 기회를 식별하는 것은 더 이상 하드웨어를 보다 효율적으로 만드는 것이 아닙니다.
도구 및 방법론 RTL에서 구현에 이르기까지 대부분의 절전 기회에 적합하며 반도체 산업의 일부에서 이미 이를 사용하고 있습니다. 둘 다 성숙한 것으로 간주되며 권한 의도를 정의하기 위한 표준도 마찬가지입니다.
추가 전력 및 에너지 절약을 위한 엄청난 기회가 여전히 남아 있지만, 그 중 많은 기회는 여러 세대와 많은 구현 노드에 대해 맹목적으로 받아들여진 시스템 수준 결정에 의문을 제기하는 것과 관련이 있습니다. 이러한 결정 중 일부는 더 크고 복잡한 설계를 구축하는 것을 방해하기 때문에 재고해야 합니다.
Digital & Signoff Group의 제품 관리 이사인 Rob Knoth는 "전력, 에너지 및 열이라는 세 가지 요소가 혼합되어 있습니다."라고 말합니다. 운율. “그들은 항상 거기에 있었고 권력이 아마도 가장 두드러질 것이지만 지난 몇 년 동안 에너지가 최전방에 왔습니다. 이제 우리는 열이 나타나는 것을 보고 있습니다. 특정 도구를 사용하여 흐름의 특정 지점에서 공격할 수 있기 때문에 모두 흥미롭습니다.”
그리고 거기에 문제가 있습니다. "건축가의 딜레마는 초기 추정을 위해 낮은 수준의 정보가 필요하다는 것입니다."라고 솔루션 및 비즈니스 개발 부사장인 Frank Schirrmeister는 말합니다. 아르테리스 IP. “이 딜레마는 한 번도 해결된 적이 없으며 아마도 내 사업 기간 동안 해결되지 않을 것입니다. 가능한 한 빨리 아키텍처 결정을 내리려면 이러한 결정을 지원하기 위한 일련의 정보, 도구 및 기능이 필요합니다. 이러한 결정은 가능한 한 빨리 필요하지만 구현 효과를 최대한 정확하게 반영해야 합니다.”
게다가 권력은 하나의 숫자로 제시될 수 없다. 어떤 사람들은 배터리 수명에 영향을 미칠 수 있기 때문에 총 에너지에 대해 우려합니다. 다른 사람들은 최대 전력이 칩에 작동 문제를 일으키거나 시간이 지남에 따라 전력이 열 문제를 일으킬 수 있기 때문에 피크 전력에 대해 더 우려합니다.
분석을 수행하려면 시스템이 어떻게 사용될 것인지 정확히 알아야 합니다. Innergy Systems의 창립자이자 CEO인 Ninad Huilgol은 "100개의 서로 다른 블록이 있는 SoC가 있다고 상상해 보십시오."라고 말합니다. “그들은 모두 함께 상호 작용하고 있으며 사전에 전력 밀도 피크를 생성하는 방법을 알 수 없습니다. 실행 중인 시뮬레이션이 있으면 모두 함께 상호 작용하여 갑자기 전력 밀도 피크를 생성합니다.”
다양한 시장이 다양한 측면에 초점을 맞추고 있습니다. Cadence의 Knoth는 "에지 AI 또는 에지 인텔리전스는 데이터 센터 하이퍼스케일러 컴퓨팅 유형 애플리케이션과는 다른 관심과 질문이 있습니다."라고 말합니다. “그러나 둘 다 기술의 특정 측면을 추진할 것이며, 일부는 서로를 강화하고 일부는 분리됩니다. Edge는 배터리 수명 때문에 에너지의 특정 측면에 더 신경을 쓸 것입니다. 그리고 소프트웨어에서 실행하는 것과 하드웨어에서 실행하는 것에 대해 생각하는 것이 중요합니다. 그들이 실행하고 다시 보낼 수 있도록 기지국에 무엇을 다시 전달합니까? IoT 산업이 주도하고 혁신하는 데 고유하게 적합한 몇 가지 매우 까다로운 문제가 있습니다. 그들이 유일한 리더라는 의미는 아닙니다. 대규모 하이퍼스케일 컴퓨팅 데이터 센터를 개발하는 사람들은 완전히 다른 계층을 이끌고 있습니다. 컴퓨팅을 배치하는 데 필요한 막대한 인프라 비용을 살펴보기 때문에 가장 열심히 밀어붙이는 사람들인 경우가 많습니다.”
RTL 및 구현 기술
절전 기술은 수년 동안 RTL 및 구현 수준에 적용되었지만 더 많은 전력 및 에너지 절약이 가능합니다. 에서 이행 최신 기술은 해결되지 않으면 전력 낭비로 이어질 문제를 추가하고 있습니다.
"기술은 전압을 안정적으로 공급하는 것을 훨씬 더 어렵게 만드는 공모를 했습니다."라고 제품 마케팅 이사인 Marc Swinnen은 말합니다. 안 시스. “일부 전압 강하가 있을 것이고 종종 사람들은 최대 100밀리볼트 강하를 볼 수 있다고 말하면서 마진을 구축합니다. 내 타이밍은 모든 셀이 훨씬 더 느릴 수 있다고 가정해야 합니다. 분명히 모든 셀이 최대 전압 강하를 볼 수 있는 것은 아니므로 실제 전압 강하를 더 정확하게 모델링할수록 이 오류를 피하기 위해 배전 네트워크를 더 정확하게 설계할 수 있으며 이 전압 강하 마진에서 물러설 수 있습니다. . 그 마진을 줄이려고 노력하고 있으며 이는 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다.”
에서 RT 수준, 시계 게이팅 와 파워 게이팅 오랫동안 사용되어 왔습니다. 정의된 작업과 관련된 전력 및 에너지를 최적화하는 동안 작업이 수행 중인 기능에 대한 전력 측면에서 최적인지 식별하는 데 도움이 되지 않습니다.
Knoth는 "이상적인 힘이라는 용어가 있습니다."라고 말합니다. “낭비된 활동을 식별하려는 시도입니다. 예를 들어 시계가 자유롭게 실행되는 블록이 있고 실제로 재설정 중인 경우 해당 시계를 게이트할 수 있습니다. 해당 블록 내에서 진행되는 토글을 분석하고 해당 계층 구조의 토글로 인한 전력을 합산한 다음 전력이 낭비되는 위치를 보여주는 보고서에 표시할 수 있습니다. 이 방법론을 사용하여 하드웨어 엔지니어가 설계 방법론 관점에서 작업을 개선하는 것을 보았습니다. 사용할 수 있는 다른 더 깊은 스크러빙 기술이 많이 있습니다.”
RTL을 살펴보면 다른 가능한 절전 기능을 제공할 수 있습니다. Ansys의 Swinnen은 “파워 아티스트는 작업 방식을 보고 RTL에 대한 편집을 제안합니다. “기능을 이런 식으로 구현했을 수도 있지만 같은 기능을 다른 방식으로 구현하면 전력을 절약하고 동일한 기능을 얻을 수 있습니다. RTL을 자동으로 스캔하고 RTL을 보다 전력 효율적인 구현으로 업그레이드할 수 있는 각 위치를 식별하는 최적화 라이브러리가 있습니다. 추정치를 기반으로 얼마나 많은 전력을 절약할 수 있는지 알려주고 승인하면 실제로 이를 구현할 것입니다.”
조기 추정
트레이드오프를 조기에 평가할 수 있을수록 더 큰 영향을 미칠 수 있다고 주장하는 사람은 거의 없습니다. Knoth는 "범위가 넓을수록 더 많은 당사자를 테이블로 끌어들일수록 한 발 물러서서 더 일찍 살펴보고 더 큰 기회를 보기 시작합니다."라고 말합니다. “이것들은 당신이 생산하고 있는 하나의 위젯을 더 좋게 만드는 것 이상의 더 큰 추세입니다. 수력 발전소나 태양광 발전소에 연결되는 데이터 센터의 제품 내부에 맞는 기즈모 내부에 위젯이 어떻게 들어가는지 정말 살펴봐야 합니다.”
문제는 충분히 정확한 추정치가 없으면 잘못된 결정도 가능하다는 것입니다. Schirrmeister는 “설계가 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 정확한 추정치를 생성하는 것이 점점 더 어려워졌습니다. “예를 들어 실리콘을 가로지르는 경로에 필요한 레지스터 수를 추정하려면 플로어 계획 정보가 필요합니다. 큰 칩 크기에 신호를 전파하는 것은 매우 어렵고 한 클록 사이클에서 수행할 수 없기 때문입니다. NoC의 경우 레지스터 수를 최적화하려고 노력하며 이는 전력 소비와 칩에 가지고 다니는 상호 연결의 양에 영향을 미칩니다. 우리는 .lib에서 NoC 생성까지 경로의 길이에 대한 초기 추정치에 주석을 답니다. 나중에 다듬어야 할까요? 전적으로. 문제의 다차원 현실은 특히 수직 종속성이 있는 경우 매우 어렵게 만듭니다.”
열에 대한 분석을 수행할 수 있으려면 긴 기간을 고려해야 하며 실제 워크로드를 살펴봐야 합니다. 이는 실제 소프트웨어를 실행하는 것을 의미할 가능성이 큽니다. "대부분의 업계에서는 에뮬레이터에 매핑된 RTL 코드를 사용하고 해당 플랫폼에서 실제 소프트웨어 워크로드를 실행하며 전력 추정을 수행하는 벡터를 가져옵니다."라고 Knoth는 말합니다. “하루에 여러 번 반복하면 소프트웨어를 조정하여 하드웨어의 강력한 기능을 보다 효과적으로 사용할 수 있습니다. 밤새 그들은 하드웨어를 조정할 수 있습니다. 이제 시스템 수준의 공동 최적화를 통해 낭비되는 전력을 줄이고 가능한 가장 최적의 시스템을 만들 수 있습니다.”
RTL이 준비되기 전에 분석을 수행할 수 있고 더 빠르게 실행할 수 있기 때문에 업계에서는 RTL을 사용하는 대신 추상 모델을 삽입하는 방법을 항상 찾았습니다. Innergy의 Huilgol은 “지금까지 소프트웨어 실행의 전력 소비 분석은 에뮬레이션 플랫폼에 맡겨져 있었습니다. “도움이 될 수 있는 한 가지 기술은 소프트웨어 환경에서 시뮬레이션할 수 있는 하드웨어의 강력한 모델을 구축하는 것입니다. 이러한 모델은 소프트웨어가 실행될 때 다양한 하드웨어 모듈의 평균 및 순간 전력 소비에 대한 정확한 피드백을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 테이프 아웃 전에 전력을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 공동 최적화가 가능합니다.”
과거에도 하드웨어와 소프트웨어의 기능 검증을 위해 유사한 접근 방식을 취했으며, 이제 이를 전력에 적용하려는 시도가 이루어지고 있습니다. “우리는 흑마술을 발명하는 것이 아니며 물리와 싸울 수도 없습니다.”라고 Huilgol은 말합니다. “하지만 상세한 전력 시뮬레이션을 항상 실행할 필요는 없습니다. 우리는 블록 수준에서 아주 작은 샘플링을 취하고, 그것들을 함께 결합하고 하위 시스템 수준, 시스템 수준, 에뮬레이션, 소프트웨어 등에서 실행합니다. 전원에는 두 가지 측면이 있습니다. 하나는 데이터 경로이고 다른 하나는 제어 경로입니다. 우리는 주로 제어 경로를 설명하지만 데이터 경로 종속성이 있는 경우 데이터 경로를 인식하도록 모델에 기능이 있습니다. 이들은 트랜잭션 모델에서 작동하는 통계적 파워 모델입니다. 해상도는 어떻게 향상시키나요? 더 작은 주기 또는 단일 주기를 가질 수 있습니다. 그러나 해결 방법이 15주기 이상인 경우 상당히 큰 트랜잭션이 발생하면 일부 통계적 오류가 캡처됩니다.”
과거를 재고하다
과거에는 무어의 법칙에 따라 추가 게이트, 고성능 및 저전력을 사용하여 한 노드에서 다음 노드로 쉽게 마이그레이션할 수 있었습니다. 즉, 특히 기존 소프트웨어가 새 하드웨어에서 계속 실행되도록 하려면 시간에 따른 연속성이 중요했습니다.
시간이 지남에 따라 그것은 벗어나기 어려운 일부 비효율성을 낳았습니다. "과거에는 많은 일이 불가능했습니다."라고 Knoth는 말합니다. “아마도 프로세스 노드가 에지에 배치될 반도체의 모든 컴퓨팅에 맞지 않았기 때문일 것입니다. 하지만 지금은 가능합니다. 적절한 시간 내에 정확한 분석을 수행할 수 있는 도구가 없었거나 패키징 기술을 사용할 수 없었기 때문일 수 있습니다. 하지만 때때로 숨을 고르고 뒤로 물러서서 풍경을 다시 살펴보고 '이 방정식을 올바르게 최적화했는가, 아니면 최선을 다했는가?'라고 물어야 합니다. 때때로 우리는 과학자의 모자를 쓰고 우리가 체계화한 기본 원칙에 의문을 제기하는 것을 두려워하지 않아야 합니다.”
통합의 복잡성을 고려하는 것이 중요합니다. Schirrmeister는 "복잡도에는 두 가지 수준이 있습니다. 애플리케이션 복잡성이 위로 올라가고 구현 복잡성이 반도체 기술로 내려갑니다."라고 Schirrmeister는 말합니다. “그것이 우리가 다루고 있는 트랜지스터의 수입니다. 응용 프로그램이 복잡하기 때문에 기능의 수가 그만큼 늘어나고 계속 증가하므로 공유 메모리, 일관성 등과 같은 문제를 처리해야 합니다. 캐시가 없으면 항상 물건을 옮겨야 합니다. 캐시 일관성은 새로운 문제를 야기하는 문제에 대한 해결책이었습니다.”
프로세서는 성능에 의해 좌우되었습니다. Catapult HLS 팀의 프로그램 디렉터인 Russell Klein은 “프로세서에 분기 예측기 또는 예측 실행을 추가하면 회로의 게이트 수가 증가하여 동적 및 정적 전력 소비가 모두 증가합니다. 지멘스 EDA. “그러나 이러한 기능은 프로세서에서 실행되는 계산의 성능을 향상시킵니다. 따라서 전력은 확실히 증가하지만 전력에 계산을 수행하는 데 필요한 시간을 곱한 에너지는 증가하거나 감소할 수 있습니다. 전력 증가에 대한 성능 증가의 비율에 따라 다릅니다. 예를 들어, 전력은 20% 증가하지만 성능은 10%만 향상되면 계산을 위한 총 에너지가 증가합니다.”
전력, 에너지 및 열을 항상 간단한 방식으로 최적화할 수는 없습니다. Lightelligence의 엔지니어링 부사장인 Maurice Steinman은 "직관에 반하는 것처럼 보일 수 있지만 성능을 높이면 일부 워크로드의 평균 에너지 소비를 줄일 수 있습니다."라고 말합니다. “이러한 워크로드는 작업을 더 빨리 완료할 수 있는 경우 장기간 동안 깊은 절전 상태에 들어갈 수 있는 소위 '유휴 경쟁'의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어 사용 가능한 성능의 100%와 같이 예측 가능한(하지만 사용률이 25% 미만인) 컴퓨팅 수요 프로파일을 유지하는 워크로드를 고려하십시오. 한 가지 접근 방식은 작동 주파수를 25%까지 줄일 수 있습니다(따라서 작동 전압을 낮출 수 있음). 장치는 이제 완전히 활성 상태를 유지하지만 전력은 감소합니다. 또 다른 접근 방식은 작업을 신속하게 완료하여 상당한 전력 절감을 가능하게 하는 것입니다. 25% 켜짐, 75% 꺼짐, 꺼짐은 25 또는 75에 가까운 에너지 소비를 필요로 하므로 XNUMX% 클록 속도에서 일정한 작동보다 평균 전력이 낮아집니다. 오프 시간을 XNUMX% 이상으로 더 늘리려면 오버클럭/과전압에 유리할 수도 있습니다.”
하드웨어와 소프트웨어의 균형
시스템 복잡성 및 성능과 관련된 가장 큰 균형 트릭 중 하나는 하드웨어/소프트웨어 경계를 설정하는 것입니다. Siemens의 Klein은 “소프트웨어에 구현된 모든 기능은 하드웨어에 구현된 동등한 기능보다 훨씬 더 느릴 것입니다.”라고 말합니다. “소프트웨어의 모든 것은 정의상 최적이 아닙니다. 매우 효율적인 프로세서에 고도로 최적화된 소프트웨어는 나쁜 하드웨어 구현의 효율성에도 접근할 수 없습니다.”
Klein은 분할 결정이 더 쉬워지고 있다고 말합니다. 시스템을 최적화하는 위치에 따라 100배, 1,000배 유형의 시간 또는 전력 감소.”
성능 향상이 어려워질수록 이러한 접근 방식은 필수가 됩니다. Klein은 "결론적으로 더 큰 프로세서는 에너지 효율성이 떨어집니다. 따라서 성능 요구 사항을 해결하기 위해 더 큰 프로세서를 구입하는 것은 전력에 신경 쓰지 않는 경우에만 의미가 있습니다."라고 말합니다. "올바른 대답은 무거운 작업을 CPU에서 벗어나 맞춤형 가속기로 옮기는 것입니다."
이러한 접근 방식은 점점 인기를 얻고 있습니다. "전용 하드웨어 가속기 및 보조 프로세서는 고급 노드로 이동함으로써 감소된 성능 향상으로 인해 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다."라고 IP 영업 및 마케팅 부사장인 Andy Jaros는 말합니다. 플렉스 로직스. "전용 가속기는 복잡한 알고리즘을 실행하기 위해 엄청난 컴퓨팅 주기를 소비하는 CPU의 처리 부담을 완화합니다. 하드와이어 전용 가속기에 eFPGA를 활용하면 필요한 전력 효율성을 제공하면서도 워크로드가 변경될 때 여전히 프로그래밍 가능성을 유지할 수 있습니다.”
전문화할 수 있을 때마다 이익을 얻을 수 있는 엄청난 기회가 있습니다. Schirrmeister는 “오늘날 명령어를 추가하여 프로세서를 특수화하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. “대부분의 이러한 명령 사용자 정의는 저전력을 목적으로 수행됩니다. 프로세서에 추가된 명령으로 인해 절반의 메모리에 머무를 수 있는 경우를 본 적이 있습니다. 그것은 권력의 관점에서 볼 때 엄청난 것입니다. 하지만 고립된 섬에서 그렇게 하는 동안 하려는 작업의 전반적인 복잡성이 증가했습니다.”
또는 해당 기능을 하드웨어로 옮길 수 있습니다. "다른 솔루션은 계산적으로 복잡한 작업을 맞춤형 가속기로 오프로드하는 것입니다."라고 Klein은 말합니다. “고급 합성 (HLS)는 이를 수행하는 쉬운 방법입니다. 여전히 하드웨어 설계이므로 제대로 작동하려면 똑똑한 엔지니어가 있어야 합니다. 그러나 HLS를 사용하면 소프트웨어 C 또는 C++ 알고리즘에서 시작합니다. 느리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스인 알고리즘에 대한 해석이 없습니다. 그리고 골든 레퍼런스는 소프트웨어의 원래 기능 형태로 쉽게 사용할 수 있어 검증이 훨씬 쉬워집니다.”
이 모든 선택이 쉬워지고 있습니다. Schirrmeister는 "과거에는 아키텍처 수준에서 결정을 내릴 때 가장 큰 문제는 프로젝트 후반에 이 결정을 재평가해야 했지만 흐름이 연결되지 않았다는 점이었습니다."라고 말했습니다. “구성 가능한 프로세서 및 NoC와 같은 경우 흐름이 연결되었습니다. 돌아가면 도구를 다시 실행하는 데 시간이 걸리지만 더 이상 사람들이 아키텍처 결정을 수동으로 확인할 필요가 없습니다. 자동화된 생성을 통해 더 많은 데이터 포인트를 실행할 수 있습니다.”
결론
전력, 에너지 또는 열 문제만 최적화하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 세 가지 문제를 각각 해결해야 할 필요성이 커지고 있으며, 서로 연결되어 있지만 어떤 것을 어떻게 최적화해야 하는지 결정하기가 항상 쉬운 것은 아닙니다. 결정을 내릴 수 있는 것은 전체 시스템을 살펴보는 것뿐입니다. 과거에는 특히 하드웨어/소프트웨어 장벽을 넘을 때 모델링, 분석 및 설계 흐름으로 인해 이를 더 어렵게 만들었지만 더 많은 도구가 등장하고 있습니다. 여전히 쉽지는 않지만 업계의 인식이 높아지고 더 많은 사람들이 문제를 해결하기를 원함에 따라 더 나은 도구와 흐름을 사용할 수 있게 될 것입니다.
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