최근 컴퓨터 시스템에서는 동작 주파수 증가에 따른 전력 소모량과 높은 온도문제로 인해 CPU의 성능에만 의존할 수는 없는 상황이다. 이에 따라 GPU 병렬처리 연산능력을 CPU의 범용 데이터 처리에 이용하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 CPU와 GPU의 모든 자원을 활용하기에는 이에 따른 높은 온도와 전력 상승이 문제가 된다. 따라서 본 논문에서는 GPU의 전력효율과 성능 측면에서 최적이 되는 동작 주파수에 대한 분석을 수행하고자 한다. GPU를 활용하는 API인 CUDA를 이용하여 GPU의 동작 주파수 변화에 따른 성능 변화, 전력 변화 그리고 Energy Delay에 대해서 분석한다. 실험을 통한 분석 결과 동작 주파수의 증가에 따라 성능은 최대 30%이상 증가했고, 전력소모량은 최대 약18%의 증가를 보여주었다. 또한 Energy Delay도 최대 21% 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
안드로이드 기반 스마트폰 플랫폼에서 사용하는 온디맨드 거버너 (Ondemand Governor)는 CPU 사용률(Utilization)에 따라 CPU 동작 주파수를 조절한다. CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링에 의해 영향을 받으며, CPU 동작 주파수 증감에 따라 스마트 폰의 전력 소비량도 증감한다. 따라서 작업 스케줄링 방식에 따라 변하는 CPU 사용률 및 동작 주파수는 스마트폰의 전력 소비에 영향을 미친다. 이에 온디맨드 거버너 정책을 작업 스케줄링 기법에 적용시켜 CPU 사용률 및 전력 소비, 그리고 작업 마감시한 측면에서 비교 분석하였다.
스마트폰 산업이 발전하면서 내부 하드웨어 장치들이 고사양의 장치가 되었고 이전 보다 많은 전력소비를 요구 한다. 그러므로 고용량의 배터리가 필요 하지만 스마트폰의 소형화로 인해 부피가 큰 배터리를 탑재하는 것에 한계가 있다. 리눅스 커널은 이러한 한계점을 소프트웨어 기술로 보완하기 위해 DVFS Mechanism을 제공 한다. DVFS는 동적으로 CPU의 동작주파수를 조정 하여 CPU의 전력소비를 줄이는 Mechanism이다. DVFS에서 기본정책인 ondemand는 up_threshold를 넘을 때 마다 최대 동작주파수를 적용 하여 상당 시간 유지되므로 CPU 자원의 낭비를 초래 한다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 계속해서 현재 동작주파수 대비 높은 CPU 이용률을 유지함으로써 CPU자원의 낭비를 막고 에너지를 절약 하는 기법을 제안한다.
데이터 센터의 전력 소모가 크고, 그 중에 컴퓨터 서버의 전력 소모 비중이 높기 때문에, 최근 서버의 전력 절약을 위한 연구가 다양한 방향에서 진행되고 있다. 서버 컴퓨터의 구성 유닛들 중에서 특히 CPU는 주된 전력 소모 원인이다. 본 논문에서는 게임 서버 클러스터 환경에서 서버 CPU의 전력 소모를 최소화하기 위한 신규 클라이언트들을 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 최적화 문제로 모델링하고, 시뮬레이티드 어닐링 기반 방법으로 그 해를 구한다. 우리의 방법의 특징들 중 하나는 CPU의 동작 주파수를 부하에 따라 적절히 선택하는 것으로서, 저 부하시에는 낮은 주파수를 선택해 전력 소모를 줄이게 된다. 우리의 조사에 따르면, 온라인 게임 서버의 전력 소모를 고려한 클라이언트-서버 배정에 관한 연구는 거의 없었다.
효율적인 전력관리는 모바일 휴대용 제품 시장에서 중요한 경쟁력 중의 하나이다. 본 논문은 전력을 미리 예측하는 방법으로 실행중인 응용프로그램의 sleep 상태를 이용하는 Energy-Aware Scheduling policy(EASY)를 제안한다. 기존 대기 모드에서 전력소모를 줄이는 방법과의 차이점은 응용프로그램들이 얼마나 오랫동안 스케쥴러에서 sleep 상태에 있었는지를 검사하여 각 응용프로그램들의 동작 상태를 결정한다. EASY 기법은 측정된 sleep 시간을 기준으로 현재의 작업량에 맞는 적정한 CPU 클럭 주파수를 정하고, 다음 작업량의 적정한 CPU 클럭 주파수를 예측함으로서 동작 상태에서 전력 소모를 줄일 수 있다. 실험 결과 기존의 대기모드를 이용한 전력관리 기법과 비교하여 평균적으로 10-30%의 전력소모를 줄임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증한다.
ASIC설계에서 FPGA를 이용한 에뮬레이션은 설계 검증을 위한 필수 단계이다. ASIC으로 설계된 모델을 가능한 최대 동작주파수로 에뮬레이션하기 위해서는 FPGA의 특성을 이해해야 한다. 본 논문은 FPGA의 주요 제조사인 Xilinx와 Altera의 여러 디바이스에 다양한 가산기와 MIPS CPU를 포팅하여, 디자인 복잡도에 따른 현대 FPGA의 특성을 연구하였다. 실험 결과, 일반적인 통념과는 다르게 1-bit 가산기를 기반으로 디자인한 RCA는 FPGA 내부의 carry-chain을 활용하지 못했고, 그 결과 다른 타입의 가산기보다 낮은 성능을 보였다. 또한, 본 연구를 통해 Xilinx와 Altera 제조사 별 FPGA 특성에 확연한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 동작속도에 최적화하여 설계된 Prefix 가산기를 Xilinx 디바이스에 포팅했을 때 저조한 동작주파수를 보였으나, Altera 디바이스에서는 IP Core와 비슷한 성능을 보였다. 이는 Altera 디바이스에서는 FPGA의 면적만 허락한다면 ASIC에 최적화된 설계를 그대로 사용하여도 에뮬레이션 성능에 영향을 미치지 않음을 시사한다. MIPS CPU를 통한 실험은 이를 뒷받침한다.
모바일 환경에서는 배터리 용량의 한계로 에너지 효율성이 매우 중요하나, CPU의 이용률에 기반한 DVFS로는 소비 전력 감소에 한계가 존재한다. 모바일 어플리케이션은 사용자와의 상호 동작에 따라 다른 성향을 보여주기 때문에, 이 특성을 이용하여 사용자가 체감하는 성능저하 없이 소비 전력을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 사용자 입력과 어플리케이션 간의 상관 관계를 바탕으로 수행 단계를 분석하였으며, 이에 맞추어 CPU 동작 주파수 범위를 조절함으로써 사용자 반응성을 유지하면서 소비 전력을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 안드로이드 플랫폼에 적용하여 실험한 결과, 기존 대비 휴대폰의 이용 시간을 최대 2시간 증가시켰다.
차량에 사용되는 ECU에는 CPU 코어, 차량통신 콘트롤러, 메모리 인터페이스, 센서 인터페이스, I/O 인터페이스 등이 집적되어 있다. 현재 사용되는 차량용 ECU는 대부분 자사만의 독점적 프로세서 아키텍쳐로 개발하였으나, 최근 자율주행자동차 및 커넥티드카에서 소프트웨어 범용성을 위해 ARM, RISC-V와 같은 표준 프로세서를 기반으로 한 차량용 ECU의 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 명령어 집합이 무료로 공개된 RISC-V를 기반으로 하여 주차 보조 시스템에 사용하기 위한 차량용 ECU를 설계하였다. 개발된 ECU는 32b RISC-V CPU 코어, CAN, LIN 등의 IVN 콘트롤러, ROM, SRAM 등의 메모리 인터페이스, SPI, UART, I2C 등의 I/O 인터페이스를 내장하였다. 65nm CMOS 공정에서 구현한 결과는 동작 주파수 50MHz, 면적 0.37㎟, 게이트 수 55,310개였다.
고성능 프로세서와 같은 하드웨어의 발전이 계속됨에 따라 임베디드 환경에서 전력관리는 여전히 중요한 문제이다. DVFS와 같은 전력관리방식은 네트워크 통신과 같은 폴링 기반의 입출력 프로그램에서 효율적인 전력관리를 위해 적응형 방식으로 CPU 주파수를 조절한다. 본 논문에서는 기존 전력관리방식에서의 문제점을 제시하고 새로운 전력관리 방식을 제안한다. 이를 통해 데이터 수신의 빈도가 낮은 상황에서는 폴링 주기를 늘려 전력소모를 줄일 수 있고, 반대로 데이터 수신이 빈번한 상황에서는 최대주파수로 동작하여 성능저하없이 동작 할 수 있다. 이를 임베디드 보드상에 코드계층으로 구현하고 Atmel사의 Power Debugger를 통해 실험 관찰한 결과 제안한 방식은 기존의 전력관리방식과 비교하여 전력소모에서 최대 30%의 성능향상을 보였다.
전력 소모 증가와 칩 내부 온도 증가라는 문제점들로 인해 동작 주파수 증대를 통해 CPU의 성능을 향상시키는 기법은 점차 한계에 다다르고 있다. 이와 같은 상황에서, CPU의 작업량을 줄여주는 GPU를 활용하는 것은 컴퓨터 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 방안 중 하나이다. GPU는 그래픽 작업을 위해 개발된 프로세서로 기존에는 그래픽 작업들만을 전담으로 처리하여 왔지만, CUDA와 같이 GPU 자원을 쉽게 활용할 수 있는 기술이 점차 개발됨에 따라서 GPU를 범용 연산에 활용함으로써 고성능 컴퓨터 시스템을 구현하는 기법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용프로그램들을 수행하는 경우에 CPU와 GPU가 동시에 활용되는 고성능 컴퓨터 시스템을 목표로, 시스템에서 발생하는 온도와 에너지 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 이를 통해, CPU와 GPU가 동시에 활용되는 컴퓨터 시스템에서 향후 발생 가능한 온도와 에너지 소비 측면에서의 문제점들을 제시하고자 한다. 온도 분석 결과를 살펴보면, GPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 CPU와 GPU의 온도가 동시에 모두 상승하는 것을 할 수 있다. 이와 달리, CPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 GPU의 온도는 거의 변화가 없이 유지되고, CPU의 온도만이 지속적으로 상승한다. 에너지 효율성 측면에서 살펴보면, GPU를 이용하는 것이 CPU를 이용하는 것과 비교하여 동일한 응용프로그램을 수행하는데 있어서 더 적은 에너지를 소비한다. 하지만, GPU는 CPU에 비해 더 많은 전력을 소모하기 때문에 1Wh의 에너지당 발생하는 온도는 CPU에 비해 GPU에서 훨씬 높게 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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