Организация данных для малой мощности - Data organization for low power

Потребляемая мощность относительно физического размера электронное оборудование увеличилось, поскольку компоненты стали меньше и более плотно упакованы. В сочетании с высокими рабочими частотами это привело к неприемлемому уровню рассеивания мощности. объем памяти приходится большая часть потребляемой мощности, и этот вклад можно уменьшить за счет оптимизации организации данных - способа хранения данных.^[1]

Мотивация

Оптимизация мощности в электронных системах с высокой плотностью памяти стала одной из основных проблем для таких устройств, как мобильные телефоны, встроенные системы, и беспроводной устройств. По мере увеличения количества ядер в одном кристалле возрастает и энергопотребление устройств. Исследования распределения энергопотребления в смартфонах и дата-центрах показали, что подсистема памяти потребляет около 40% от общей мощности. Исследование показало, что в серверных системах память потребляет примерно в 1,5 раза больше энергии, чем ядро.^[2]

Организация данных памяти низкоэнергетической адресной шины

Системный уровень автобусов такие как шины вне кристалла или длинные шины на кристалле между IP-блоками, часто являются основными источниками потребления энергии из-за их большой емкости нагрузки. Экспериментальные результаты показали, что активность шины для доступа к памяти может быть снижена до 50% за счет организации данных. Рассмотрим случай компиляции кода, написанного на языке C:

int A [4] [4], B [4] [4]; for (i = 0; i <4; i ++) {for (j = 0; j <4; j ++) {B [i] [j] = A [j] [i]; }}

Иллюстрация порядка строк и столбцов

Большинство существующих компиляторов C помещают многомерный массив в рядовой форма, то есть строка за строкой: это показано в столбце «неоптимизированный» в соседней таблице. В результате при отсутствии доступа к памяти во время выполнения этого кода доступ к памяти осуществляется последовательно, поскольку доступ к элементам в столбцах осуществляется последовательно. Но можно изменить способ их размещения в памяти, чтобы увеличить количество последовательных обращений из памяти. Этого можно добиться, упорядочив данные, как показано в столбце «Оптимизированный» таблицы. Такое перераспределение данных компилятором позволяет значительно снизить энергопотребление за счет доступа к памяти.^[3]

неоптимизированный	оптимизированный
А [0] [0]	А [0] [0]
А [0] [1]	B [0] [0]
A [0] [2]	А [1] [0]
А [0] [3]	B [0] [1]
А [0] [0]	A [2] [0]
А [1] [0]	B [0] [2]
А [1] [1]	A [3] [0]
.	B [0] [3]
.	А [0] [1]
B [0] [0]	B [1] [0]
B [0] [1]	А [1] [1]
B [0] [2]	B [1] [1]
B [0] [3]	.
B [1] [0]	.
.	.
.	A [3] [3]
B [3] [3]	B [3] [3]

Преобразования структуры данных

Этот метод предполагает исходный код преобразования, которые либо изменяют структуру данных, включенную в исходный код, либо вводят новые структуры данных, либо, возможно, изменяют режим доступа и пути доступа с целью снижения энергопотребления. Для выполнения таких преобразований используются определенные методы.

Сортировка объявления массива

Основная идея - изменить локальный множество упорядочение деклараций, так что массивы, к которым чаще всего обращаются, помещаются наверху стека таким образом, чтобы доступ к часто используемым ячейкам памяти осуществлялся напрямую. Для этого объявления массивов реорганизуются, чтобы на первое место помещались наиболее часто используемые массивы, что требует либо статической оценки, либо динамического анализа частоты доступа к локальным массивам.

Изменение области действия массива (с локального на глобальный)

В любой вычислительной программе локальные переменные хранятся в стеке программы и глобальные переменные хранятся в памяти данных. Этот метод включает преобразование локальных массивов в глобальные, чтобы они хранились в памяти данных, а не в стеке. Местоположение глобального массива может быть определено во время компиляции, тогда как местоположение локального массива может быть определено только при вызове подпрограммы и зависит от значения указателя стека. Как следствие, доступ к глобальным массивам осуществляется в режиме адресации со смещением с константой 0, в то время как к локальным массивам, за исключением первого, доступ осуществляется с постоянным смещением, отличным от 0, и это обеспечивает снижение энергии.

Изменение размера массива (временная вставка массива)

В этом методе элементы, к которым осуществляется более частый доступ, идентифицируются с помощью профилирования или статических соображений. Копия этих элементов затем сохраняется во временном массиве, к которому можно получить доступ без каких-либо промахов в кэше данных. Это приводит к значительному снижению энергопотребления системы, но также может снизить производительность.^[1]

Использование оперативной памяти

Использование кешей на кристалле статическая RAM который потребляет от 25% до 50% общей мощности чипа и занимает около 50% общей площади чипа. Память блокнота занимает меньше места, чем кеш-память на кристалле. Это обычно снижает энергопотребление блока памяти, поскольку меньшая площадь подразумевает уменьшение общей коммутируемой емкости. Современные встроенные процессоры, особенно в области мультимедийных приложений и графических контроллеров, имеют встроенную память блокнота. В системах с кэш-памятью отображение элементов программы выполняется во время выполнения, тогда как в системах с оперативной памятью это выполняется либо пользователем, либо автоматически компилятором с использованием подходящего алгоритма.^[4]