[論文レビュー] Massively Parallel Processor Architectures for Resource-aware Computing

Vahid Lari, Alexandru Tanase+2 more|arXiv (Cornell University)|May 12, 2014

Radiation Effects in Electronics参考文献 20被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、リソースに配慮したコンピューティングを目的とした、マスively並列で再構成可能なアーキテクチャの一種である侵襲的密結合プロセッサアレイ（TCPA）を紹介する。動的リソース割り当て、自己適応性、およびオンデマンド空間的リダンドンシーを可能にすることで、信号処理や画像処理などのドメイン特化型ストリーミングワークロードにおけるパフォーマンス、面積、エネルギー効率を最適化する。

ABSTRACT

We present a class of massively parallel processor architectures called invasive tightly coupled processor arrays (TCPAs). The presented processor class is a highly parameterizable template, which can be tailored before runtime to fulfill costumers' requirements such as performance, area cost, and energy efficiency. These programmable accelerators are well suited for domain-specific computing from the areas of signal, image, and video processing as well as other streaming processing applications. To overcome future scaling issues (e.g., power consumption, reliability, resource management, as well as application parallelization and mapping), TCPAs are inherently designed in a way to support self-adaptivity and resource awareness at hardware level. Here, we follow a recently introduced resource-aware parallel computing paradigm called invasive computing where an application can dynamically claim, execute, and release resources. Furthermore, we show how invasive computing can be used as an enabler for power management. Finally, we will introduce ideas on how to realize fault-tolerant loop execution on such massively parallel architectures through employing on-demand spatial redundancies at the processor array level.

研究の動機と目的

• 将来のマスively並列システムにおける消費電力、信頼性、効率的なリソース管理の課題に対応する。
• 実行時におけるアプリケーションの要件に合わせて、ハードウェアリソースの動的適応を可能にする。
• 高いスループットと低遅延を要するドメイン特化型コンピューティングワークロードをサポートする。
• 自己適応性とフォールトトレランスをハードウェア設計に統合し、システムのレジリエンスと効率を向上させる。
• 実行時以前にパフォーマンス、面積、エネルギー制約に合わせてカスタマイズ可能なパラメータ設定可能なプロセッサアーキテクチャを提供する。

提案手法

• 特定のアプリケーション要件に合わせたカスタマイズを可能にする、高パラメータ設定可能な密結合プロセッサアレイ（TCPA）のテンプレートを設計する。
• ハードウェアレベルで侵襲的コンピューティングの原則を実装し、アプリケーションが動的かつ実行時に処理リソースを確保・実行・解放できるようにする。
• リソース割り当てをワークロードの要請に合わせることで電力管理メカニズムを統合し、動的電圧周波数スケーリングを可能にする。
• ループ実行中のフォールトトレランスを実現するために、プロセッサアレイレベルでオンデマンド空間的リダンドンシーを採用する。
• ストリーミングアプリケーション向けに細粒度および粗粒度並列処理を両立できるモジュラーでスケーラブルなアーキテクチャを採用する。
• 実行時リソース認識機能をプロセッサファブリックに埋め込み、リアルタイムでの適応とアプリケーションの効率的マッピングを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マスively並列プロセッサアーキテクチャは、どのように動的でアプリケーション駆動のリソース割り当てを実現できるか？
• RQ2 並列プロセッサアレイにおいて、自己適応性とリソース認識を実現するためのハードウェアレベルのメカニズムは何か？
• RQ3 侵襲的コンピューティングの原則は、ドメイン特化型アクセラレータにおけるエネルギー効率の向上にどのように活用できるか？
• RQ4 常にオーバーヘッドを負担せずに、並列アーキテクチャにおけるフォールトトレランスを実現する技術は何か？
• RQ5 プロセッサアレイは、どのようにパラメータ設定可能にすることで、多様なパフォーマンス、面積、エネルギー制約に適合できるか？

主な発見

• 提案されたTCPAアーキテクチャは、侵襲的コンピューティングにより動的リソース割り当てを可能にし、アプリケーションが実行時においてハードウェアリソースを確保・解放できる。
• リソース使用を実際のワークロード要請に合わせることで、エネルギー効率の向上を達成している。
• オンデマンド空間的リダンドンシーにより、恒久的なリダンドンシーを必要とせずにループ実行中のフォールトトレランスが実現できる。
• パラメータ設定可能な設計により、パフォーマンス、面積、エネルギー効率に合わせたカスタマイズが可能であり、ドメイン特化型アプリケーションに適している。
• ハードウェアレベルでの自己適応性統合により、将来の並列システムにおけるスケーラブルで信頼性の高い実行が可能になる。
• 本手法は、信号処理、画像処理、動画処理などの高スループットかつ低遅延を要するストリーミングアプリケーションへの適用が実現可能であることが示された。