[论文解读] What Your DRAM Power Models Are Not Telling You: Lessons from a Detailed Experimental Study

Saugata Ghose, A. Giray Yağlıkçı+10 more|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2018

Ferroelectric and Negative Capacitance Devices被引用 8

一句话总结

本文提出 VAMPIRE，一种新型 DRAM 功率模型，通过整合来自 50 个 DDR3L DRAM 模块的真实世界实验数据，纠正了现有模型中的主要不准确性。该模型捕捉了数据相关的功耗变化、结构差异及模块间差异，并准确反映了技术代际间功耗降低的实际情况，实测功耗的平均绝对百分比误差仅为 6.8%。

ABSTRACT

Main memory (DRAM) consumes as much as half of the total system power in a computer today, resulting in a growing need to develop new DRAM architectures and systems that consume less power. Researchers have long relied on DRAM power models that are based off of standardized current measurements provided by vendors, called IDD values. Unfortunately, we find that these models are highly inaccurate, and do not reflect the actual power consumed by real DRAM devices. We perform the first comprehensive experimental characterization of the power consumed by modern real-world DRAM modules. Our extensive characterization of 50 DDR3L DRAM modules from three major vendors yields four key new observations about DRAM power consumption: (1) across all IDD values that we measure, the current consumed by real DRAM modules varies significantly from the current specified by the vendors; (2) DRAM power consumption strongly depends on the data value that is read or written; (3) there is significant structural variation, where the same banks and rows across multiple DRAM modules from the same model consume more power than other banks or rows; and (4) over successive process technology generations, DRAM power consumption has not decreased by as much as vendor specifications have indicated. Based on our detailed analysis and characterization data, we develop the Variation-Aware model of Memory Power Informed by Real Experiments (VAMPIRE). We show that VAMPIRE has a mean absolute percentage error of only 6.8% compared to actual measured DRAM power. VAMPIRE enables a wide range of studies that were not possible using prior DRAM power models. As an example, we use VAMPIRE to evaluate a new power-aware data encoding mechanism, which can reduce DRAM energy consumption by an average of 12.2%. We plan to open-source both VAMPIRE and our extensive raw data collected during our experimental characterization.

研究动机与目标

• 解决当前缺乏准确 DRAM 功率模型的问题，该问题严重阻碍了节能内存系统的研究。
• 识别并量化厂商指定的 IDD 值与真实 DRAM 模块实际功耗之间的关键差异。
• 表征此前未报告的功耗变化因素，如数据值依赖性、模块内结构差异，以及工艺代际间功耗降低的低估现象。
• 开发一种新型、高精度的功耗模型——VAMPIRE，以实现内存系统中严谨的、基于数据的能效优化。
• 通过评估一种新型功耗感知的数据编码机制，展示 VAMPIRE 的实际影响，该机制可将 DRAM 能耗最高降低 28.6%。

提出的方法

• 使用自研测量平台，对来自三家主要厂商的 50 个真实 DDR3L DRAM 模块进行了全面的实验表征。
• 在不同数据模式和访问位置下，测量了包括读取、写入和刷新在内的多种 DRAM 操作下的电流消耗。
• 识别并量化了四种关键的功耗变化现象：与厂商 IDD 规格的偏差、数据值依赖性、模块内结构差异，以及工艺代际间功耗降低的低估现象。
• 构建 VAMPIRE 作为一项考虑变化因素的功耗模型，整合了模块间与模块内差异，以及与数据相关的功耗行为。
• 通过在所有测试模块上与实测功耗对比，验证了 VAMPIRE 的准确性，平均绝对百分比误差仅为 6.8%。
• 利用 VAMPIRE 评估了一种新型功耗感知数据编码方案，该方案基于功耗变化特性优化数据布局。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同模块和操作下，真实 DRAM 功耗模式与厂商指定的 IDD 值相比存在多大偏差？
• RQ2 被读取或写入的数据值在多大程度上影响 DRAM 功耗？
• RQ3 DRAM 模块内部的结构差异（如不同存储体和行之间的差异）如何影响功耗？
• RQ4 厂商指定的功耗降低程度在多大程度上准确反映了连续 DRAM 工艺技术代际间的真实改进？
• RQ5 能否通过利用真实功耗变化特性，开发一种新型功耗感知数据编码机制，从而降低 DRAM 能耗？

主要发现

• 真实 DRAM 模块的功耗电流与厂商数据手册中指定的值存在显著差异，所有测量的 IDD 值中偏差常超过 20%。
• DRAM 功耗显著受访问数据值的影响，不同数据模式之间的功耗差异最高可达 28.6%。
• 模块内部存在显著的结构差异，即使在执行相同命令和数据模式时，某些存储体和行的功耗也高于其他部分。
• 在连续 DRAM 工艺技术代际间，功耗降低程度通常远低于厂商规格所显示的水平，实际改进幅度最高可能低了 50%。
• VAMPIRE 在预测 50 个真实 DDR3L 模块实测 DRAM 功耗时，平均绝对百分比误差仅为 6.8%。
• 借助 VAMPIRE 支持的新型功耗感知数据编码机制，在多样化工作负载下，总 DRAM 能耗平均降低了 12.2%，峰值降低达 28.6%。