基于决策树的硬件功耗监测用于 FPGA 运行时动态功耗管理
硬件体系结构
2020-09-04 v1 机器学习
摘要
细粒度运行时功耗管理技术可能是降低功耗的有前途方案。因此，建立准确的功耗监测方案以在短时段（即数十或数百个时钟周期）内获取动态功耗变化至关重要。在本文中，我们利用基于决策树的功耗建模方法在 FPGA 平台上建立细粒度硬件功耗监测。开发了一种通用且完整的设计流程来实现决策树功耗模型，该模型能够以细粒度方式精确估计动态功耗。提出了一种灵活的硬件功耗监测架构，其可植入任何 RTL 设计中用于运行时功耗估计，无需额外功耗测量设备。将所提模型应用于具有不同资源类型的基准测试的实验结果显示，动态功耗估计的平均误差达 4%。此外，由功耗监测电路引起的面积、功耗和性能开销极低。最后，作为概念验证，我们将功耗监测技术应用于使用片上多相稳压器的相位 shedding 功耗管理，结果显示 FPGA 内部逻辑电源效率提升 14%。
引用
@article{arxiv.2009.01434,
title = {Decision Tree Based Hardware Power Monitoring for Run Time Dynamic Power Management in FPGA},
author = {Zhe Lin and Wei Zhang and Sharad Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01434},
year = {2020}
}
备注
published as a conference paper in FPL 2017