Geri Dön

Auto scalable and morphable microprocessors

Otomatik-ölçeklenebilen ve şekil-değiştirebilen mikroişlemciler

  1. Tez No: 703758
  2. Yazar: NAZLI TOKATLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜRHAN KÜÇÜK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Bu tez çalışmasında, sırasız mod çalışan süperskalar bir işlemcinin çalışan uygulamaların özelliklerine uyum sağlaması için otomatik olarak özkaynak ölçeklemesi ve çalışma modu değişimi yapması sağlanmaktadır. Çalışmamız, literatürde çok çekirdekli heterojen işlemci mimarilerine rastlanmasına rağmen, tek bir işlemcinin aniden kendini değiştirerek değişik zamanlarda performans ve güç gibi farklı ölçütlere yönelmesini hedefleyen bir çalışma bulunmaması nedeniyle özgündür. Önerdiğimiz sonuç işlemci, sadece iki çalışma-zamanı parametresi ile sırasız çalışma modundan sıralı çalışma moduna geçişe karar vermektedir. Ayrıca, işlemci içindeki komut kuyruğu, yeniden-sıralama belleği, yükleme/saklama kuyruğu ve fiziksel yazmaç dosyalarının boyutları yine çalışma-zamanında çalışan uygulamaların gereksinimleri yönünde ölçeklenmektedir. Bu çalışmada önerilen yöntemlerin uygulanması durumunda sırasız komut çalıştıran baz süperskalar işlemciye göre ortalama yüzde 5 civarında bir performans kaybı karşılığında ortalama yüzde 42'nin üzerinde bir güç tasarrufu ve yüzde 42'nin üzerinde daha iyi verimlilik (enerji-gecikme kare çarpanı) sağladığımızı göstermekteyiz.

Özet (Çeviri)

This dissertation proposes the design and implementation of a single Out-of-Order superscalar processor capable of dynamic resource sizing and mode switching in response to the properties of running applications. While there are multi-core heterogeneous processor architectures in the literature, our single processor is capable of morphing to target different metrics at different times, such as performance and power. Our final processor proposes a two-parameter run-time switch between Out-of-Order and In-Order execution modes. Additionally, the processor's instruction queue, Re-order buffer, load/store queue, and physical register files are scaled dynamically at runtime to meet the needs of running applications. When the approaches described in this dissertation are used, we demonstrate that we can save an average of more than 42 percent power and achieve a 43 percent increase in efficiency (energy-delay square product) in exchange for a 5 percent performance penalty when compared to a baseline Out-of-Order superscalar.

Benzer Tezler

  1. Development of ultrasmall near infrared emitting colloidal pbs and pbs/cds quantum dots with enhanced stability in liquid petroleum products

    Sıvı petrol ürünleri içerisinde dayanımlı, aşırı-küçük yakın kızılötesi ışıyan kolloidal pbs ve pbs/cds kuantum noktaların geliştirilmesi

    EMEK GÖKSU DURMUŞOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAVVA YAĞCI ACAR

  2. Adaptive P2P streaming with application to multi-view video

    Çoklu görüntülü video uygulaması ile adaptif P2P akıtımı

    CİHAT GÖKTUĞ GÜRLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. MURAT TEKALP

  3. Optical readout methods for MEMS cantilever based sensors

    MEMS çubuk tabanlı algılayıcılar için optik okuma yöntemleri

    ULAŞ ADİYAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ÜREY

  4. Multi-objective evolutionary algorithms for multi-label classification supported by deep auto-encoder on image and video data

    Çok etiketli sınıflama ̇için çok amaçlı evrimsel algoritmaların derin otokodlayıcı desteği ̇ile resim ve video verilerine uygulanması

    GİZEM NUR KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HALİT SEYFULLAH OĞUZTÜZÜN

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  5. OTT denetleçler için otomatik ayarlama teknikleri: Uygulamalı ve karşılaştırmalı bir çalışma

    Auto-tuning techniques for pıd controllers: A paractical application and comparison

    ABDULLAH ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN DEMİRCİOĞLU