系統識別號 | U0002-2507201915284500 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2019.00857 |
論文名稱(中文) | 嵌入式系統的軟體熱管理技術 |
論文名稱(英文) | The Art of Software Thermal Management for Embedded Systems |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 航空太空工程學系碩士在職專班 |
系所名稱(英文) | Department of Aerospace Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 107 |
學期 | 2 |
出版年 | 108 |
研究生(中文) | 李春秋 |
研究生(英文) | Chun-Chiu Lee |
學號 | 704430072 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | 英文 |
口試日期 | 2019-05-17 |
論文頁數 | 106頁 |
口試委員 |
指導教授
-
李 世 鳴
委員 - 歐陽寬 委員 - 湯敬民 |
關鍵字(中) |
軟體熱管理 熱管理嵌入式系統 |
關鍵字(英) |
Software Thermal Management Thermal Management for Embedded Systems |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
軟體熱管理是利用軟體管理系統熱性能的研究和應用。本文介紹了軟體熱管理的概念,鑑於微控制器市場的前瞻性增長,對軟體熱管理的需求日益增長,以及軟體熱管理是科學,藝術形式還是兩者兼而有之。 熱管理嵌入式系統成為難題,這是由於以下幾個原因: 1. 處理器頻率正在增加。更快的頻率意味著更快的切換。更快的開關消耗指數級更多的功率,從而必然消耗更多的熱量。這是一個問題,問題越來越嚴重。 2. 處理器和設備尺寸正在減小。尺寸越小意味著熱質量越小。 較小的熱質量使得快速熱傳更加困難。 熱量是電子設備完成的工作的自然副產品,並且過多的熱量可能會惡化設備的功能和可靠性。 大多數關於熱管理的研究涉及去除熱量的機制。然而,本文採用了不同的方法,並著重於透過首先消耗更少的功率來減少熱量的方法。 |
英文摘要 |
Thermal performance is the new bottleneck in embedded systems design.As processing requirements increase, and physical device sizes continue todecrease, it is becoming more and more difficult to efficiently get heat out ofembedded systems efficiently. We focuses on the root cause of heat in an embedded system: power. And since software has an enormous impact on power consumption in an embedded system, if we are to manage heat effectively, we need to thereforeunderstand, categorize, and develop new ways to aggressively reduce power. The Art of Software Thermal Management (STM) explores both the science andthe art of reducing power consumption in a computing system as a means tomanage heat, improve component reliability, and increase system safety. This paper is a pragmatic guide to the field of STM for embedded systems, a catalog ofsoftware thermal management techniques, and a call to action for future areas ofresearch and development. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 目錄 IV 表目錄 X 第一章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究動機 3 1.3 障礙 7 1.4 摩爾的局限 9 1.5 熱壁面 9 1.6 動態功率 14 1.7 多核承諾 16 1.8 Amdahl的濕毯(令人掃興的人) 19 1.9 溫度限制 21 第二章 解決方案 28 2.1 降低功耗 29 2.2 高效熱傳 29 2.3 定義環境 31 2.4 熱力學 32 2.5 電氣工程 35 2.6 軟體工程 38 第三章 計算方法 41 3.1 概述 41 3.2 計算 41 3.3 熱力學 42 3.4 電子學 49 3.5 動態比例 54 3.6 熱量與功率的關係 55 3.7 遍歷曲線 57 3.8 動態功率象限 57 3.9 電源狀態 57 3.10 喚醒時間 60 3.11 快速啟動 61 3.12 移動曲線 65 3.13 尋找替代曲線 66 3.14 案例研究:亞馬遜Kindle Fire 68 3.15 負載下 69 3.16 空閒模式 72 3.17 電壓調整 74 第四章 結果與討論 78 4.1 矽製造趨勢 78 4.2 態電壓和頻率調節 81 4.3 電壓擺動 82 4.4 動態電壓和頻率調節 83 4.5 測序 83 4.6 自適應電壓調節 87 4.7 開環 88 4.8 閉環 89 4.9 時鐘和電源門控 90 4.10 靜態洩漏管理 93 第五章 軟體熱管理的未來 95 5.1 預測隨機過程 95 參考文獻 96 附錄A…………………………………………………………….........99 圖目錄 圖1.1物聯網(IoT)增長預測 2 圖1.2微控制器單元(MCU)市場歷史和銷售預測 2 圖1.3全球信息公司和BCC Research於2013年1月發布的熱管理技術市場報告 4 圖1.4嵌入式系統中計算,功率,熱量和熱症狀之間的 4 圖1.5摩爾定律,因為它適用於英特爾CPU晶體管密度 10 圖1.6隨著時間的推移,英特爾CPU的晶體管,時鐘和功率方面 11 圖1.7動態功率定律 12 圖1.8隨著處理器變得越來越強大,它們也消耗了更多的功率並產生了更多的熱量 13 圖1.9英特爾奔騰M處理器系列的六個頻率/電壓工作點 16 圖1.10以2倍頻率運行的單核將始終比其多核等效功耗更多 17 圖1.11 Amdahl定律限制了我們透過添加多個核心可以實現的處理器加速量 20 圖1.12微控制器推薦的工作溫度範圍規定了微控制器可以安全工作的溫度的上限和下限 21 圖1.13電子元件的推薦工作條件(ROC)和絕對最大額定值(AMR) 22 圖1.14隨著熱平衡的臨近,熱傳速率隨著時間的推移而減慢 25 圖1.15從各個方向的集成電路傳熱。 放置在處理器下方 27 圖2.1 軟體熱管理位於熱力學,電氣工程和軟體工程的交集點 32 圖2.2軟體在熱管理體系結構中起著特殊的作用 40 圖3.1兩個氣缸中的流體傳輸 42 圖3.2熱量總是沿著溫度降低的方向流動 43 圖3.3熱力學的第零定律 44 圖3.4熱力學第一定律指出孤立系統的總能量是恆定的 45 圖3.5熱力學第二定律指出孤立系統的熵永遠不會減少 47 圖3.6微處理器熱分析示例 50 圖3.7電疇與熱域 51 圖3.8粗略的熱圖 52 圖3.9這裡顯示的是Logic PD Torpedo模塊的熱圖像 53 圖3.10此處顯示了電子電路中功率和熱量之間的關係 56 圖3.11此處顯示了動態功率象限 58 圖3.12此處顯示了片上系統(SoC)處理器的電源狀態 59 圖3.13操作性能點和喚醒時間成反比 61 圖3.14此處顯示了高級快速啟動時間線 63 圖3.15此處顯示了適用於動態功率曲線的快速啟動概念 64 圖3.16移動動態功率曲線很困難,但可以採用自適應電壓調節(AVS)技術 65 圖3.17尋找替代動態功率曲線 67 圖3.18 TI OMAP44x框圖 69 圖3.19此處顯示了亞馬遜Kindle Fire動態功率曲線 70 圖3.20亞馬遜Kindle Fire動態功率曲線 73 圖3.21亞馬遜Kindle Fire電壓調整功能 73 圖3.22亞馬遜Kindle Fire喚醒時間及其與系統電源模式的關係 75 圖3.23此處顯示了Kindle Fire喚醒時功率比較 76 圖4.1軟體在熱管理架構中起著特殊的作用 79 圖4.2半導體器件製造越來越複雜 81 圖4.3此處顯示了動態電壓和頻率調節(DVFS)轉換 83 圖4.4動態電壓和頻率調節(DVFS)序列 85 圖4.5自適應電壓調節(AVS)補償CMOS工藝變化 86 圖4.6自適應電壓調節 88 圖4.7時鍾樹示例 91 圖4.8電源門控 92 表目錄 表1.1常見積體電路溫度範圍 5 表2.1通用的微控制器選擇參數 36 表3.1電子領域中使用的熱定義 48 表3.2喚醒時間與工作性能點模式成反比 59 表3.3 用於調整操作系統以快速啟動的技術 62 表3.4亞馬遜Kindle Fire動態功率曲線 71 表3.5亞馬遜Kindle Fire動態功率曲線(空閒模式)及其影響 71 表3.6發生電壓調整(高計算負荷)之前的亞馬遜KindleFirepower和熱性能 74 表3.7 Amazon Kindle Fire喚醒時間與功耗的關係 77 表4.1 TI OMAP35x處理器的一組示例DVFS設置 85 |
參考文獻 |
[1] Lu, Y.-H., Benini, L., De Micheli, G.: Operating-system directed power reduction. In: Proceedings of the 2000 International Symposium on Low Power Electronics and Design, 2000.ISLPED 00. pp. 3742 (2000) [2] Ren, Z., Krogh, B.H.,Marculescu, R.: Hierarchical adaptive dynamic power management. In:Proceedings Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition, 2004. vol. 1 pp. 136141 (2004) [3] Erbes, T., Shukla, S.K., Kachroo, P.: Stochastic learning feedback hybrid automata for dynamic power management in embedded systems. In: Proceedings of the 2005 IEEE Mid-Summer Workshop on Soft Computing in Industrial Applications, 2005. SMCia/05. pp. 208213 (2005) [4] Zanini, F., Sabry, M.M., Atienza, D., DeMicheli, G.: Hierarchical thermalmanagement policy for high-Performance 3D systems with liquid cooling. IEEE. J. Emerg. Sel. Top. Circ. Syst.1, 88101 (2011) [5] Paul, A., Chen, B.-W., Jeong, J., Wang, J.-F.: Dynamic power management for embedded ubiquitous systems. In: 2013 International Conference on Orange Technologies (ICOT). pp.6771 (2013) [6] Irani, S., Shukla, S., Gupta, R.: Competitive analysis of dynamic power management strategies for systems with multiple power saving states. In: Proceedings Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition, 2002. pp. 117123 (2002) [7] Sesic, A., Dautovic, S., Malbasa, V.: Dynamic Power Management of a system with a two-Priority request queue using probabilistic-model checking. IEEE Trans. Comput. Aided Des.Integr. Circuits Syst. 27, 403407 (2008) [8] Qiu, Q., Qu, Q., Pedram, M.: Stochastic modeling of a power-managed system-construction and optimization. IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst. 20, 12001217 (2001) [9] Shih, H.C., Wang, K.: An adaptive hybrid dynamic power management method for handheld devices. In: IEEE International Conference on Sensor Networks,Ubiquitous, and Trustworthy,Computing, 2006. p. 6 (2006) [10] Yue, W., Xia, Z., Xiangqun, C.: A task-specific approach to dynamic device power management for embedded system. In: Second International Conference on Embedded Software and Systems, 2005. p. 7 (2005) [11] Wang, Y., Triki, M., Lin, X., Ammari, A.C., Pedram, M.: Hierarchical dynamic power management using model-free reinforcement learning. In: 2013 14th International Symposium on Quality, Electronic Design (ISQED). pp. 170177 (2013) [12] Hwang, Y.-S., Chung, K.-S.: Dynamic power management technique for multicore based embedded mobile devices. IEEE Trans. Industr. Inf. 9, 16011612 (2013) [13] Liu, Y., Yang, H., Dick, R.P., Wang, H., Shang, L.: Thermal vs Energy optimization for DVFS-Enabled processors in embedded systems. In: 8th International Symposium on Quality Electronic Design, 2007. ISQED 07. pp. 204209 (2007) [14] Bao, M., Andrei, A., Eles, P., Peng, Z.: Temperature-Aware idle time distribution for leakage energy optimization. IEEE Trans. Very Large Scale Integr. VLSI Syst. 20, 11871200 (2012) [15] Kang, K., Kim, J., Yoo, S., Kyung, C.-M.: Temperature-aware integrated DVFS and power gating for executing tasks with runtime distribution. IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst. 29, 13811394 (2010) [16] Quan, G., Chaturvedi, V.: Feasibility analysis for temperature-constraint hard real-time periodic tasks. IEEE Trans. Industr. Inf. 6, 329339 (2010) [17] Diamantopoulos, D., Siozios, K., Xydis, S., Soudris, D.: Thermal optimization for microarchitectures through selective block replication. In: 2011 InternationalConference on Embedded Computer Systems (SAMOS). pp. 5966 (2011) [18] Bao, M., Andrei, A., Eles, P., Peng, Z.: Temperature-aware task mapping for energy optimization with dynamic voltage scaling. In: 11th IEEE Workshop on Design and Diagnostics of Electronic Circuits and Systems, 2008. DDECS 2008. pp. 16 (2008) [19] Wang, S., Chen, J.-J., Shi, Z., Thiele, L.: Energy-Efficient speed scheduling for real-time tasks under thermal constraints. In: 15th IEEE International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications, 2009. RTCSA 09. pp. 201209 (2009) [20] Zhang, S., Chatha, K.S.: System-level thermal aware design of applications with uncertain execution time. In: IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design, 2008.ICCAD 2008. pp. 242249 (2008) [21] Qiu, M., Niu, J., Pan, F., Chen, Y., Zhu, Y.: Peak temperature minimization for embedded systems with DVS transition overhead consideration. In: 2012 IEEE 14th International Conference on High Performance Computing and Communication 2012 IEEE 9th International Conference on Embedded Software and Systems (HPCC-ICESS). pp. 477484 (2012) [22] Jayaseelan, R., Mitra, T.: Temperature aware task sequencing and voltage scaling. In:IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design, 2008. ICCAD 2008. pp.618623 (2008) [23] Bao, M., Andrei, A., Eles, P., Peng, Z.: Temperature-Aware Voltage Selection for Energy Optimization. In: Design, Automation and Test in Europe, 2008. DATE 08. pp. 10831086 (2008) [24] Bergamaschi, R., Han, G., Buyuktosunoglu, A., Patel, H., Nair, I., Dittmann, G., Janssen, G.,Dhanwada, N., Hu, Z., Bose, P., Darringer, J.: Exploring power management in multi-core systems. In: Design Automation Conference, 2008. ASPDAC 2008. Asia and South Pacific.pp. 708713 (2008) [25] Marcu, M., Vladutiu,M., Moldovan, H.:Microprocessor thermal benchmark. In: Proceedingsof the 10th WSEAS international conference on Computers. pp. 12731276. World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS), Stevens Point, Wisconsin, USA (2006) |
論文全文使用權限 |
如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信