[論文レビュー] Modeling and visualizing networked multi-core embedded software energy consumption

Steve Kerrison, Kerstin Eder|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2015

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、キャッシュレスでタイミング予測可能であるXS1-Lアーキテクチャに基づき、電圧・周波数スケーリング（VFS）と拡張された命令セットシミュレーションを統合した、ネットワーキングマルチコア埋め込みシステムのパrametricエネルギー・モデルを提示する。このモデルにより、正確で可視化可能なエネルギー推定が可能となり、平均エネルギー推定誤差は±5%に達し、コアモデル誤差は2.67%、ネットワークモデル誤差は-4.92%を示す。シミュレーションと可視化ワークフローを通じて、エネルギーに配慮したソフトウェア設計意思決定を支援する。

ABSTRACT

In this report we present a network-level multi-core energy model and a software development process workflow that allows software developers to estimate the energy consumption of multi-core embedded programs. This work focuses on a high performance, cache-less and timing predictable embedded processor architecture, XS1. Prior modelling work is improved to increase accuracy, then extended to be parametric with respect to voltage and frequency scaling (VFS) and then integrated into a larger scale model of a network of interconnected cores. The modelling is supported by enhancements to an open source instruction set simulator to provide the first network timing aware simulations of the target architecture. Simulation based modelling techniques are combined with methods of results presentation to demonstrate how such work can be integrated into a software developer's workflow, enabling the developer to make informed, energy aware coding decisions. A set of single-, multi-threaded and multi-core benchmarks are used to exercise and evaluate the models and provide use case examples for how results can be presented and interpreted. The models all yield accuracy within an average +/-5 % error margin.

研究の動機と目的

• マルチコア埋め込みソフトウェアにおけるエネルギー消費を推定するためのツールの不足、特にタイミング予測可能性と限られたエネルギー資源を有するシステムにおいて、その問題を解決すること。
• 従来の命令レベルプロファイリングを回帰木技術で拡張し、VFSパramータを統合することで、エネルギーモデリングの精度を向上させること。
• マルチコア通信およびエネルギー効果のエンドツーエンドシミュレーションを可能にするために、axe命令セットシミュレータにネットワークタイミング認識機能を強化すること。
• 開発者がコアおよびインターコネクト全体のエネルギー消費をリアルタイムで解釈できる可視化フレームワークを開発すること。
• マルチスレッドおよびマルチコアベンチマーキングを用いたモデルの妥当性を検証し、実世界のデザインスペース探索における実用性を示すこと。

提案手法

• 回帰木技術を用いて、直接プロファイリングされていない命令のエネルギーを推定する、従来の単一コアエネルギー・モデルを拡張する。
• 設計空間探索を可能にするために、エネルギー・モデルに電圧・周波数スケーリング（VFS）を統合する。
• スイッチおよびリンクのエネルギー会計を含む、ネットワークレベルのタイミングモデリングをオープンソースのaxe命令セットシミュレータに追加する。
• ベンチマークを用いたシミュレーションベースのモデリングにより、エネルギー推定および可視化のためのトレースを生成する。
• 複数のベンチマークにわたるモデルの精度を評価するために、幾何平均および標準偏差の指標を適用する。
• リアルタイムのインサイトを提供するため、色分けされた表現を用いてコア、スイッチ、インターコネクト全体のエネルギー消費を可視化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 通信および同期が関与するマルチコア埋め込みソフトウェアにおけるエネルギー消費を、どのように正確にモデリングできるか？
• RQ2 VFSパラメータは、実行時および設計時最適化を支援するために、エネルギー・モデルにどの程度統合可能か？
• RQ3 拡張された命令セットシミュレーションを用いたシミュレーションベースのエネルギーモデリングは、実世界の埋め込みベンチマークで10%未満の誤差範囲を達成できるか？
• RQ4 複数のコアからなるネットワークにおいて、エネルギー消費を効果的に可視化する方法は何か？これによりソフトウェア開発意思決定がどのように支援されるか？
• RQ5 スレッドの割り当ておよび通信パターンは、マルチコア埋め込みシステム全体のシステムエネルギー消費にどのような影響を及えるか？

主な発見

• 単一コアエネルギー・モデルは平均誤差2.67%、標準偏差4.40%を達成し、従来の研究を顕著に上回る精度を示した。
• ネットワーク対応エネルギー・モデルは平均誤差-4.92%、標準偏差3.92%を示し、ベンチマーク全体での総誤差範囲は15.72%であった。
• VFS対応モデルは平均二乗誤差2.60%を示し、さまざまな電圧・周波数設定においてエネルギー推定の高い一貫性を示した。
• シミュレーションのタイミング誤差は平均3.10%以内であり、エネルギー推定誤差はタイミングの過剰予測によって相殺されていた。これにより、両方の誤差を併せて分析する必要性が浮き彫りになった。
• エネルギー消費の可視化により、スレッドの割り当てが不適切な場合、タイミングへの影響が最小限であっても、ネットワーク通信エネルギーが最大3倍にまで増加することが明らかになった。
• モデルは単一コアとデュアルコア構成におけるエネルギー非効率性を効果的に特定し、ワークロードの分散がコアエネルギーおよびリーク電力の低減に寄与することを示した。