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Final exam solution

INTERGRATED CIRCUIT. Final exam solution. Instructor: Prof. Jun-Dong Cho. 1. System shutdown 기법 중 Power cycling 기법을 이용한 straight system shutdown 방식과 predictive system shutdown 방식의 차이점을 기술하시오.

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Presentation Transcript


  1. INTERGRATED CIRCUIT Final exam solution Instructor: Prof. Jun-Dong Cho J.D.Cho

  2. 1. System shutdown 기법 중 Power cycling 기법을 이용한 straight system shutdown 방식과 predictive system shutdown 방식의 차이점을 기술하시오. • For application where continuous computation is not being performed, a predictive shutdown strategy can drastically reduce the power consumption compared to the • straightforward conventional schemes where the power down decision in based solely on a predetermined idle time interval. • Reducing shutdown overhead J.D.Cho

  3. Straightforward system shutdown • 어느 정도의 시간 간격동안 I/O 이벤트가 일어나지 않으면 system이 shutdown 됨 • rest mode : idle time 2초 후 main processor가 shutdown되고 1/60초 마다 main processor I/O의 activity를 check하여 power-up함(power-cycling), 전력소모 2배까지 줄임 • sleep mode : 사용자가 지정한 시간동안 I/O event가 발생하지 않으면 shutdown. (disk등 주변장치) J.D.Cho

  4. Predictive system shutdown Computation history를 기반으로 idle time의 주기를 예상하고 power와 responsiveness의 측면에서 idle time의 예상 주기가 shutdown의 cost를 justify하면 process가 미리 정한 예상주기 만큼 shutdown된다. • Algorithm이 경험적인 결과의 분석으로부터 wait 간격의 길이를 미리 예측한다. 이 Predictive system shutdown 방식은 계산할 때 많은 에너지 감소를 가져온다. 그러나, 실제로는 Shutdown과 연관된 time and power overhead로 인해 이러한 reduction이 쉽지 않다. • 연속적인 계산이 수행되지 않는 application 에서 Predictive shutdown strategy 는 미리 결정된 idle time interval 에 근거하여 홀로 power down 을 결정하여 Straightforward conventional schemes 에 비해 크게 power 소비를 감소시킬 수 있다. J.D.Cho

  5. 2. Variable voltage digital signal processing • Two data samples are buffered(I1,I2) and their workload(x1,x2) are averaged The averaged workload (x1+x2)/2 is then used as the effective workload to drive the power supply. Using a ping-pong buffering scheme, data samples I3,I4 are being buffered while I1,I2 are being processed. Note that the averaging approach does not guarantee that each sample is finished during its sample period, but does guarantee that two output samples will be ready after two sample periods. 특히, averaging workload에서 multiple samples을 하는 것은 더욱 더 power를 낮출 수 있다. 예를 들면, 0.2와 0.4, 0.6, 0.8의 경우에서의 averaging 방법을 사용하여 effective workload를 구하면, (0.2+0.4+0.6+0.8)/4=0.5 가 된다. 따라서, power reduction을 가져온다. -- 뒷 장 그림 참조 J.D.Cho

  6. Averaged workload (x1+x2)/2 Power supply Workload=x Vdd(y) I1, I2 O1, O2 Synchronous processor O-3, O-2 I3, I4 Ping-pong Scheme for power averaging J.D.Cho

  7. This sample example demonstrates that averaging can lower power beyond varying the power supply on a sample by sample basis (1)For the fixed power supply case, the average power to process two samples will be (0.2+0.8)/2=0.5 (2)When the voltage is optimi zed individually for each sample, the average energy per sample is the average of the energy corresponding to points a and b (3) Considering the averaging approach, the basic idea is to buffer two samples and average the workload (1) b Fixed supply (2) Variable Vdd (3) a Averaging 0.2 0.8 J.D.Cho

  8. Network-driven optimization • Network-driven motion estimatoin: Encoder 가 initial fram을 coding하여 base-station으로 보내면 base-station에서는 현재 frame값을 수행하고, 이전에 만들어졌던 frame의 • motion vector로부터 다음의 frame motion vector를 예측한다. 그리고, motion vector를 encoder로 전송하고, encoder 에서는 motion compensation을 수행하고 • motion compensated difference Image를 코딩한다. 이 코딩된 video신호를 다시 motion vector를 예측하기 위한 근거로 base-station 에 보내어 진다. 이후 계속 반복되어 진다. J.D.Cho

  9. Energy-scalable computing • 많은 장치에 있어서, sample을 수행하는데 소비되는 energy와 제공되는 service의 • 질은 trade-off 관계에 있다. 즉, data stream을 전송함에 있어서 각각 data sequence에 • 중요도에 따라 우선 순위를 정하여 각각의 level에 맞는 energy를 부여함으로써 • total energy를 줄이는 것이다. 즉 각각 bandwidth를 조절함으로 energy를 효율적으로 • 줄이는 방법이다. • 예를 들어 암호화를 함에 있어서 우선 순위가 높은 중요한 data에 대해서는 적절하게 • 보안을 하고, 반면에 낮은 것에 대해서는 약간의 보안만을 하여 energy를 줄일 수 있다. • 주파수 측면에서 보면 우선 순위가 높은 것은 낮은 것보다 좀 더 많은 bandwidth를 • 차지하는 것이다. [문제2]에서 알아보았던 variable voltage를 이용한 것 역시 • 이러한 방법 중의 하나이다. J.D.Cho

  10. Self-powered computing • System을 만드는데 있어서 만약에 그 system 스스로가 power를 생산하고 그것을 이용하여 계속적으로 작동한다면 얼마나 획기적인 system일까? 그 idea에 바탕을 두고 만든 algorithm이 바로 Self-powered computing이다. • DSP 기술이 발달함에 있어서 필요한 power가 수십㎼에서 수백㎼까지 그 규모에 있어서 대단히 작아지고 있다. 그러면 주변의 energy, 예를 들면 solar power, electromagnetic field, thermal gradient. fluid flow 그리고 mechanical vibration 등을 이용하여 system에 적용하는 것이 가능하여 진다. • Figure 7 (다음 slide 그림 참조) 은 Self-powered System으로 mechanical vibration을 electrical energy로 바꾸어 사용하는 system을 나타낸 것이다. Generator는 moving coil로서 mechanical vibration을 이용하여 전압을 발생시키고, 여기서 발생된 전압을 diode와 capacitance를 이용하여 정류하게 된다. 이렇게 하여 발생된 전압을 이용하여 system에 적용하게 되는 것이다. bootstrap detect는 output voltage가 stable이라고 여겨졌을 때 controller를 에 인가시키는 역할을 한다. • self-powered system이 batter-powered system과 가장 크게 다른 점은 backup power source가 필요하다는 것이다. voltage generate가 작동하기 위해서는 이것이 필요한 것이다. 그러나 이 값은 system의 구동에만 필요한 아주 미미하기 때문에 극소한 battery를 이용하거나 또는 큰 capacitor를 이용하여 자체적으로 해결할 수 도 있다. J.D.Cho

  11. J.D.Cho

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