저전력 멀티코어 내장형 시스템을 위한 상황 인지 데이터플로우 적응 기법
Context-Aware Dataflow Adaptation Technique for Low-Power Multi-Core Embedded Systems
초록/요약
오늘날의 내장형 시스템에서는 고성능의 소프트웨어에 대하여 변화하는 동작 요구사항을 만족하면서, 저전력으로 온-디바이스에서 동작하려는 요구가 증가하고 있다. 이를 위해, 기존의 최적화 방법들은 단일 상황만을 고려하여 소프트웨어를 최적화하였다. 그러나 단일 상황만을 고려할 경우, 상황에 따라 요구하는 QoS(Quality of Service)를 만족하지 못하거나 높은 전력을 요구하여 배터리의 전원을 빠르게 소모할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 내장형 시스템에서 상황에 따른 요구사항들을 만족하면서 저전력으로 동작할 수 있도록 소프트웨어의 데이터플로우를 최적화하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 기법은 내장형 시스템의 동작에 따라 발생할 수 있는 각 상황을 도출한다. 그리고 도출한 각 상황에 따라 소프트웨어의 요구사항을 만족하고 저전력으로 동작할 수 있도록, 설계 공간 탐색(Design Space Exploration – DSE)를 수행하여 각 상황에 따라 기존 소프트웨어의 데이터플로우 병렬화 정도를 변경하고 코어 매핑을 결정한다. 이를 통해, 내장형 시스템이 동작할 때, 상황에 따라 미리 정의한 최적의 데이터플로우와 코어 매핑 정보를 바탕으로 작업을 전환하여 동작한다. 이때 작업을 전환할 때 발생할 수 있는 시간 오버헤드 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 효과적인 작업 전환 방법을 제안하여 작업을 전환한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 기법의 효과를 검증하기 위해 드론의 장애물 회피를 위한 스테레오 비전이라는 영상처리 소프트웨어의 사례 연구에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 기법은 정적인 상황만을 고려하여 최적화한 결과에 비해, 동적으로 변화하는 요구사항을 모두 만족하면서 전력 및 QoS 측면에서 효과적으로 동작하였다. 추가적으로, 합성 소프트웨어를 생성하는 도구를 사용하여, 최적화 기법의 확장성을 검증하였다. 이를 통해, 본 논문에서 제안하는 최적화 기법은 다양한 내장형 시스템 응용 및 연구에 활용될 것을 기대한다.
more초록/요약
Today's embedded systems are an increasing demand to operate at lower power while meeting changing operating requirements for high performance software. Existing optimization techniques have optimized the software considering only static context. However, it may not satisfy the required quality of service (QoS) or may require high power consumption, which may quickly consume battery power. In order to solve this problem, this paper proposes a technique to optimize dataflow of software to operate at low power while satisfying the context-aware requirements in a multi-core embedded system. The proposed optimization technique derives each state for each context that can occur according to the operation of embedded system into state and configures it as finite state machine (FSM). Each derived state is optimized to determine the parallel degree of original dataflow of software and core mapping by individually performing design space exploration (DSE) to fulfill the software requirements and operate at low power according to each context. At runtime, the embedded system's software operates by adaptive switching to each state with predefined optimal dataflow and core mapping information by context-aware technique. In addition, this paper proposes an effective mode switching method because time overhead may occur when switching states. In order to verify the effectiveness of the proposed optimization technique, i applied it to a case study of image processing software called stereo vision for obstacle avoidance of drones. As a result, the proposed technique enables to find a decent compromise over the tradeoff between power consumption and QoS. In addition, the scalability of the optimization technique was verified using a tool to generate synthesis benchmarks. Therefore, the proposed optimization technique is expected to be used for various embedded system applications and research.
more목차
제 1 장 서론 1
제 2 장 관련 연구 4
제 3 장 문제 정의 7
제 1 절 시스템 모델 7
제 1 항 데이터플로우 7
제 2 항 멀티 코어 아키텍처와 매핑/스케줄링 8
제 3 항 전력 소모 8
제 4 항 워크로드 9
제 5 항 병렬 태스크 9
제 2 절 문제 설명 10
제 1 항 QoS-Controlled-Power-Minimization (QCPM) 문제 10
제 2 항 Power-Constrained-QoS-Maximization (PCQM) 문제 11
제 4 장 제안하는 데이터플로우 적응 기술 12
제 1 절 상태 도출 13
제 2 절 설계 공간 탐색 13
제 3 절 런타임 관리 17
제 5 장 경량 모드 전환 방법 18
제 6 장 사례 연구 21
제 1 절 하드웨어 플랫폼 22
제 2 절 스테레오 비전과 데이터플로우 23
제 7 장 실험 26
제 1 절 실험 환경 26
제 1 항 벤치마크 26
제 2 항 스테레오 비전의 QoS와 전력 모델링 27
제 2 절 실험 결과 29
제 1 항 QCPM 실험 결과 29
제 2 항 PCQM 실험 결과 32
제 3 항 모드 전환 방법 실험 결과 34
제 8 장 결론 37
참 고 문 헌 38
Abstract 42
