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プロセッサ性能計測情報を用いた電力推定に基づく適応制御による電源電力損失の削減

通过基于使用处理器性能测量信息的功率估计的自适应控制来减少电源功率损耗

基本信息

批准号：
21K14152
负责人：
河口進一
金额：
$ 3万
依托单位：
Kanagawa Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

プロセッサに内蔵される性能カウンター情報に基づきプロセッサの電力消費変動をリアルタイムで推定し、プロセッサ電源制御にダイナミックに連動させることで、プロセッサデジタル電源回路において生じる電力損失を削減することによる電源効率向上を目指している。当該年度は４フェーズを持つ、稼働フェーズ制御が可能なプロセッサマルチフェーズデジタル電源を試作し、本方式による電源効率改善に向けた基本データの採取、分析を進めた。OSが稼働する実計算機上で動作するプロセッサにおいて、CPU系、IO系等の各タイプのベンチマークプログラムを実行させて採取した性能カウンタデータから、IIRデジタルフィルタを通して電力推定値を回帰させた。上記試作マルチフェーズ電源からプロセッサを模擬した電子負荷装置に対して電力供給する際に、電力推定値による稼働フェーズ数調整をダイナミックに制御させる、適応制御電源システムを構築して稼働させた。特に当該年度では試作マルチフェーズ電源の稼働フェーズ数毎の効率特性を採取し、電力推定から稼働フェーズ数を決定するための変換アルゴリズムを検討した。各タイプのベンチマークプログラム実行において本方式を適用した場合の効率改善を確認した結果、最大14.5%の電力損失削減を得ることが確認された。またダイナミックなフェーズ切替による効率への影響を詳細に調査した結果、一時的な効率悪化が生じることが明らかとなり、フェーズ制御方式でのさらなる効率改善に向けた課題の抽出を行うことが出来た。これらの試作電源での検討と並行しディープラーニングを用いた電力推定方式の研究も進めた。前年度までの基本検討によりLSTMネットワークにおいて有効な電力推定が実現できており、今年度は推定に用いる性能カウンタ時系列データの時間範囲を最適化することで、さらなる電力推定精度の向上が得られた。

In terms of performance and performance, it is necessary to determine whether or not the power supply is in operation, and that the control and control of the power source is not valid. In the current year, it is possible that the operating rate of the power source will be improved in the current year. In this way, the operating rate of the power source will be improved to improve the performance and analysis of the basic equipment in this way. On the OS farm computer, there are many operations on the computer, such as the CPU system, the I