2008年2月19日 PSI研究者全体会議 SIMD拡張プロセッサの 計算エネルギー評価 富士通/九大 安藤 1 計算エネルギー評価 • 回路の消費エネルギー – 半導体設計ルールに基づき，ゲートやRAM を設計 – 回路シミュレーション等で消費エネルギーを 計算 • パイプライン動作エネルギー 半導体 テクノロジ マイクロ アーキ ゲート，RAM 回路設計 パイプライン 分解 – 各パイプラインステージのリソース把握 • ラッチ，ゲート，RAM数 PSIM – 動作エネルギー • 回路消費エネルギー x リソース量 • パイプライン動作情報 パイプライン エネルギー表 – PSIMから各サイクルで動作するパイプライン ステージの情報を出力 パイプライン 動作情報 • エネルギー計算 （ECV) – 計算エネルギー = ∑（動作エネルギー x 動作パイプラインステージ） ECV • テクノロジ簡易補正 – テクノロジの違いにより，ECVの計算結果を 補正 – 半導体テクノロジの影響を簡易に評価 テクノロジ 簡易補正 簡易評価 計算エネルギー 2 dgemm計算エネルギー • Activeエネルギー： 20%～30%減少 • 性能向上にともなう定常消費エネルギーの減少効果大 – SIMD：サイクルあたりの定常消費エネルギー 1.55倍で3.56倍の性能 – Leak： スカラコア 14.5nJ/Cycle，+SIMD 21.9nJ/Cycle （65℃，2GHzクロック） – Const Active （Ideal)： スカラコア 2.8nJ/cycle，+SIMD 4.9nJ/cycle 128元行列積 計算エネルギー [mJ] Ideal Case-1 非動作ラッチ 消費電力ゼロ Inhibit時電力 通常電力 非動作SRAM 消費電力ゼロ Inhibit時電力 通常電力*1 スカラコア Case-3 Active 2.77 2.23 2.01 Const Active 4.10 21.17 28.19 1.45M Cycle Leak +16SIMD Active 2.24 1.76 1.39 Const Active 1.99 9.06 12.95 0.41M Cycle Leak 20.99 8.91 *1 L2$ Data RAMはInhibit時電力 3 zgemm計算エネルギー • Activeエネルギー： 20%～25%減少 • 性能向上にともなう定常消費エネルギーの減少効果大 – SIMD：サイクルあたりの定常消費エネルギー 1.55倍で4.68倍の性能 – Leak, Const Active （Ideal)/cycleはdgemmと同じ 128元行列積 計算エネルギー [mJ] Ideal Case-1 非動作ラッチ 消費電力ゼロ Inhibit時電力 通常電力 非動作SRAM 消費電力ゼロ Inhibit時電力 通常電力*1 スカラコア Active Const Active Case-3 8.97 7.23 6.49 13.41 69.26 92.22 4.75M Cycle Leak +16SIMD Active 7.22 5.74 4.84 Const Active 4.96 22.55 32.25 1.01M Cycle Leak 68.69 22.17 *1 L2$ Data RAMはInhibit時電力 4 fft計算エネルギー • Activeエネルギー： 10%～20%減少 • 性能向上にともなう定常消費エネルギーの減少効果大 – SIMD：サイクルあたりの定常消費エネルギー 1.55倍で3.14倍の性能 – Leak, Const Active （Ideal)/cycleはdgemmと同じ 1024点fft x 8本 計算エネルギー [mJ] Ideal Case-1 非動作ラッチ 消費電力ゼロ Inhibit時電力 通常電力 非動作SRAM 消費電力ゼロ Inhibit時電力 通常電力*1 スカラコア Case-3 Active 0.535 0.432 0.387 Const Active 1.211 6.258 8.332 4.75M Cycle Leak +16SIMD Active 0.483 0.381 0.309 Const Active 0.668 3.039 4.346 1.01M Cycle Leak 6.205 2.99 *1 L2$ Data RAMはInhibit時電力 5 テクノロジ簡易補正（低電力プロセス） • 90nm高性能→90nm低電力半導体プロセス – チップ特性 (ITRS2004) • Leak電流 0.06倍 • 電源電圧 1.2V→0.9V • クロック周波数 0.64倍 （Vdd/Idsat比） – 計算エネルギー • Active，Const Activeエネルギー – 0.563倍 （電源電圧の2乗に逆比例） • Leakエネルギー – 0.06（電流）x (0.9/1.2）（電圧比）x 1/0.64（時間） = 0.070倍 – 128元dgemm計算エネルギー （+16SIMD) • 高性能プロセス→低電力プロセス：計算エネルギー 0.25～0.37倍 – 但し，計算時間は1.56倍必要 計算エネルギー[mJ] Ideal Case-1 Case-3 内Leak 高性能プロセス 13.1 19.37 23.25 8.91 低電力プロセス 3.13 6.71 8.69 0.62 6 テクノロジ簡易補正（32nmプロセス） • 2004年高性能プロセス→2010年高性能プロセス ITRS2004，ITRS2006 2004年 2010年 Metal Pitch 107nm 45nm Vdd 1.2V 1.0V Idsat 1.11mA/um 2.05mA/um Ileak 0.05uA/um 0.28uA/um C [pF/um] 0.9倍 Clock（Idsat/(C*Vdd)) 2.46倍 Active Energy （C*MP*Vdd2) 0.263倍 Leak Energy (MP*Ileak*Vdd/Clock) 0.80倍 • クロックは2.46倍に向上，エネルギーは47%～63%に低下 計算エネルギー[mJ] Ideal Case-1 Case-3 内Leak 2004年高性能プロセス 13.1 19.37 23.25 8.91 2010年高性能プロセス 8.24 9.98 10.90 7.13 7 計算エネルギー評価のまとめ • SIMDコアでは，Active Energyは10%～30%減少 – 浮動小数点演算器のエネルギーは同じ筈。 – 制御オーバヘッドの減少により，10%～30%の消費エネルギーが 減少 • 計算エネルギー低減の主因は，サイクル数の短縮 – 90nm高性能半導体テクノロジでは，クロック分配やリークによる コンスタントに消費するエネルギー大半を占める – このエネルギーは，計算サイクル数に比例 • PSI SIMDアーキテクチャ – 1.55倍のコンスタント消費エネルギーで性能 2.6（fft)～ 6.9(dgemm)倍を達成 – 計算エネルギーは，0.23倍～0.54倍に低減 • PSIM-ECVにより，設計トレードオフが可能 – アーキテクチャ性能と消費電力トレードオフ – 使用半導体テクノロジと性能，消費電力のトレードオフ 8
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