GPHTex : the GPHT with run-length monitoring

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Up to this point, many researches had studied the DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) to reduce power consumption of processors. The GPHT (Global Phase History Table) is a result of one such study that had presented an effective prediction mechanism for the utilization of the DVFS. However, the GPTH was not without a flaw. Because of its method to employ a fixed table for the prediction of the next DVFS option, the GPHT systematically cause two prediction misses when a same DVFS option repeats more than the window_size of the table. In order to solve this systematical problem, this paper introduces the GPHTex, the GPHT supplemented with run-length monitoring ability. This study has confirmed that the GPHTex indeed supplemented the GPHT with run-length monitoring ability without hindering the original prediction capability of the GPHT. This study, in its experiment, also confirmed that the GPHTex improves the prediction accuracy of the GPHT 8.98% at most and 3.28% at average.

국문 초록 (Abstract)

현재까지 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)을 이용하여 프로세서의 전력소비량은 줄이기 위해 많은 연구가 진행되었다. DVFS를 효과적으로 사용하기 위해 최적의 DVFS설정의 예측 적중률을 향상시킨 GPHT (Global Phase History Table)또한 그런 연구의 결과물중 하나이다. 그러나 기존의 예측기법보다 상당히 높은 예측 적중률은 가지는 GPHT도 결점이 없지 않았다. 고정된 크기의 표를 만들고 그 표에 이전에 관측된 패턴과 패턴직후에 관측된 최적의 DVFS 값을 기록하여 이후의 예측에 사용하는 현재의 GPHT경우, 고정된 표의 Window_size보다 많은 수의 같은 DVFS값이 반복적으로 관측될 경우 최소 2번의 예측 miss를 만드는 구조적인 결함이 있다. 이와 같은 GPHT의 구조적 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 GPHT에 Run-Length Monitoring 기능을 추가하여 GPHT를 보완한 GPHTex를 소개한다. 본 논문은 실험을 통하여 GPHTex가 GPHT 기존의 예측 적중률을 잃지 않으면서 성공적으로 GPHT의 문제점을 해결 하였다는 것을 확인하였다. 또한, 본 논문은 GPHTex가 기존 GPHT의 예측 적중률은 최대 8.98%, 평균 3.28% 향상시킨다는 것을 확인하였다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1 Current Environment 1
• 1.2 The Goal 3
• 1.3 The Composition of the Paper 3
• 2. Related Works 5
• 2.1 Parameters for the Workload characterization 5
• 2.2 Prediction Mechanisms 8
• 3. Background: the GPHT 10
• 3.1 Definition of the Phases 10
• 3.2 Predictor in GPHT 12
• 4. GPHTex and run-length monitoring ability 18
• 4.1 The Original Design 19
• 4.2 The New Design 23
• 5. Experimentation 28
• 5.1 The Experiment Enviroment 28
• 5.2 Result Analysis 29
• 6. Conclusion 31
• Works Cited 32