This presentation is regarding my PhD topic, I prepared for inter-department seminariium that held on December, 28, 2011.

1. Тернопільський національний економічний університет
Факультет комп’ютерних інформаційних технологій
Кафедра інформаційно-обчислювальних систем та управління
Інформаційно-вимірювальна система
дослідження параметрів
енергоспоживання вбудованих
мікропроцесорів
05.13.05 - „Комп’ютерні системи та компоненти“
Здобувач: Боровий Андрій Модестович
Науковий керівник: к. т. н., доц., проф. Кочан В. В.
Співкерівник: проф. Теодор Лаопулос
(Університет Аристотеля м. Салоніки, Греція)

2. Актуальність
● Основним обов’язковим елементом кожної системи є мікропроцесор
● У 2008 році було відвантажено 10,76 млрд вбудованих
мікропроцесорів
● У січні 2011 року ARM Ltd. оголосила про відвантаження 15 млрд.
процесора
● До 2013 року прогнозована кількість процесорів зросте до 13,8 млрд.
одиниць/рік (VDC)
● До 2015 року компанія Intel планує випустити 15 млрд. процесорів для
вбудованих систем
● Основне енергоспоживання системи — 30% процесор та відеопам’ять
● Оптимальне енергоспоживання мікропроцесора забезпечує:
● роботу пристрою у проектованому температурному режимі;
● збільшення часу роботи від автономних джерел живлення.
● Енергоспоживання процесора характеризується інструкціями, які він
виконує 2

3. Відомі методи управління
енергоспоживанням
● Програмна оптимізація енергоспоживання:
● може застосовуватися для будь-якої комп’ютерної системи;
● може застосовуватися для наявного ПЗ — вимагає перекомпіляції
● може застосовуватися для нового ПЗ на етапі проектування — вимагає відповідних засобів розробки
Достатня точність методів, обладнання та Дослідники: В. Тіварі, Е. Масій,
алгоритмів обробки М. Педрам, С. Сегарс, К. Брандолезе,
С. Стайнке, Т. Лаопулос
Обладнання для вимірювання енергоспоживання
● Середнє енергоспоживання:
● Методична похибка від
невизначеності датувань відліків.
Експериментальні дослідження енергоспоживання ● Миттєве енергоспоживання:
● Методичні похибки:
● Нештатна схема увімкнення;
Модель енергоспоживання мікропроцесора ● Зміна спаду напруг на
струмовому дзеркалі.
Програмне управління енергоспоживанням
3

4. Мета та завдання дисертаційного дослідження
● Мета: створення інформаційно-вимірювальної системи оцінки енергії споживання
імпульсних споживачів, зокрема дослідження параметрів енергоспоживання
мікропроцесорів, яка забезпечує узагальнення отриманих даних за допомогою ШНМ
● Об’єкт дослідження — процес споживання енергії мікропроцесором при виконанні
окремих інструкцій
● Предмет дослідження — Методи і засоби оцінки енергоспоживання мікропроцесорів при
виконанні окремих інструкцій
Задачі дослідження
● Розробка методів та засобів калібрування вимірювальних каналів пропонованої ІВС для
забезпечення високої точності вимірювання (0,5 — 1%);
● Створення спеціалізованої ІВС дослідження мікропроцесорів, яка забезпечує
вимірювання значень миттєвого струму споживання мікропроцесора та обчислення
параметрів його енергоспоживання при роботі в штатному режимі;
● Аналіз набору інструкцій, які використовуються мікропроцесором типу RISC, з метою
виявлення параметрів, які впливають на енергоспоживання, їх систематизація для
подальшої обробки програмними засобами;
● Зменшення допустимої кількості експериментально-досліджуваних інструкцій, шляхом
узагальнення їх енергоспоживання за допомогою ШНМ;
● На основі експериментальних досліджень провести оцінку енергоспоживання
4
мікропроцесора ARM7TDMI при виконанні інструкцій;
● За допомогою контрольної вибірки ШНМ провести їх верифікацію на тестових програмах.

5. Структурна схема вимірювання параметрів
енергоспоживання мікропроцесора
„Пристрій вимірювання енергії імпульсних споживачів.“ Патент на винахід №90922 Україна:
МПК (2009) G05F 5/00 G01K 17/00 .— № а200806325 ; заявл. 13.05.2008; опубл.: 10.06.2010
Бюл. №11
Переваги:
1. Мікропроцесор
заземлений і в колі
живлення є
конденсатор
(штатний режим).
2. Основне рівняння
схеми відображає
перший закон
Кірхгофа.
3. Осцилограф
працює в
диференційному
режимі. 5

6. Обробка результатів вимірювання
● Визначення значень миттєвого струму
U O2 −U O1 U O1⋅C 1
Ι ΜΚ =Ι Ref − I C −I R I R= I C= ΔT =
R ΔT F осцилографа
● Визначення енергії мікропроцесора при виконанні інструкцій
n
T CLK
Ε інструкції =∑ E i n= E i =U MK ⋅I MK U MK =U ref +U O1
i=1 Δt i i i i
● Джерела похибок результату вимірювань
● Осцилограф 8-розрядний — U01, U02 ≈1,5%
Δt ≈ 0,01%
● Високочастотний конденсатор — C ≈ 20%
● Високочастотні резистори — R ≈ 5%
● Джерело опорної напруги — URef ≈ 2,5% 6
● Джерело опорного струму — регульоване

7. Метод калібрування вимірювальних каналів
● Встановлення нуля та калібрування осцилографа
● Закорочення входу N O1 , N O2 0 0
● Підключення URef N O1 , N O2 Ref Ref
тоді:
N O1− N O1 N O2 − N O2
● U O1=U Ref 0
U O2 =U Ref 0
N O1 − N O1
Ref 0
N O2 − N O2
Ref 0
● Вимірювання значень опору резисторів і струму IRef прецизійним тестером
класу 0,05
● У цьому випадку необхідно обчислити ємність конденсатора С
● Основна ідея методу — споживання енергії не залежить від підключення
конденсатора до схеми
Імітаційна модель
U Ttest мікропроцесора
UM K
UО1 без С R1
R2
UO2
UО1 з С
R3
7
t

8. Оцінка похибок
U O2−U O1 U O1+U Ref C Δt U −U O1 U O1+U Ref
+ = I Ref − ΔU C C= ( I Ref − O2 − )
R2 R1 Δt ΔU C R2 R1
δ C = √ δ t +2δ U +2δU +δ R +δ U +δ U +δ R +δ Ι ≈0,25 %
2 2 2 2 2 2 2 2
O1 O2 o Ref Ref
● Апроксимація експоненти прямою
● Якщо Δt=0,1…0,2 τ , то ΔU C →0,05 V
● Тоді δ NL≈0,45 % , а δ∑ =δ C +δ NL =0,7 %
C
● Таким чином
C U O2 −U O1
● I MK =I Ref −(U O1 −U O1 ) −
t2 t1
t 2−t 1 R
●
δ I = √ δ 2 +2δ 2 +δ C +δ 2 +2δU +δ 2 ≈0,75 %
i I D
2
tRef
2
R O
δ E =√ δ U +δ D +δ C +δ I ≈0,75 %
2 2 2 2
●
Ref i
8
● δ U ≈0,056 %
Ref
δ D ≈0,004 %

9. Архітектура ІВС
Дослід- Цифро- Оброб- Навчання
жуваний вий Накопи- лення нейрон-
мікро- осцило- чувач результ. них
процесор граф виміру мереж
Планув. Прогноз
Написан. додатк. Оцінка енерго-
тестових дослід- похибки спожи-
Вимірювальна схема програм жень прогнозу вання
Конди-
ційні
нейронні
мережі 9

10. Апаратні засоби ІВС
Структура ІВС в режимі вимірювання її параметрів
Стаб.
Трансформатор + випрямляч
Стаб. струму
+12 В ІREF
220 В,
50 Гц мА
R1
Стаб. Опер.
+5 В підс. Ключ
UREF 1 Ом
С1 В
В
Подільник
R2
Гене-
ратор Ключ
2 Ом
10

11. Апаратні засоби ІВС
Структура ІВС в режимі калібрування
Стаб.
Трансформатор + випрямляч
Стаб. струму
Кан.1
+12 В ІREF
220 В, С2
Цифровий осцилограф
50 Гц Імітат.
Мікро-
проце-
сора
R1
Стаб. Опер.
+5 В підс. Ключ
UREF 1 Кан.2
Земля
С1
Подільник
R2
Гене-
ратор Ключ
2
11

12. Апаратні засоби ІВС
Структура ІВС в режимі вимірювання параметрів
енергоспоживання
Стаб.
Трансформатор + випрямляч
Стаб. струму
Кан.1
+12 В ІREF
220 В, С2
Цифровий осцилограф
50 Гц Мікро-
проце-
сор
R1
Стаб. Опер.
+5 В підс. Ключ
UREF 1 Кан.2
Земля
С1
Подільник
R2
Гене-
ратор Ключ
2
12

13. Програмні засоби:
Блок-схема сервера
Початок
Перевірка наявності 3
драйверу
осцилографа
Отримано
Отримано
Ні Ні команду про Ні
Драйвер наявний? нове
завершення
з’єднання?
роботи?
Так Так
1 Так
Відкрити сокет Процедура обміну даними між
2
на типовий порт клієнтом та осцилографом
Закрити з’єднання зі
З’єднання сторони сервера
Слухати порт на Ні 2
розірвано
1 отримання клієнтом?
нових з’єднань 4
Так
3
Закрити з’єднання зі
4 сторони сервера
13
Кінець

14. Програмні засоби:
блок-схема алгоритму клієнт-серверної
взаємодії
Початок 1
Встановити Ні Отримати дані Ні Рівень
3
параметри з осцилографа Типові параметри Ні тригера Ні
або початок
Так
Так Так сегменту
1 Тригер = 0; Так
Зміщення = 0;
2 Встановити рівень тригера
Масштаб напруги =
20 мВ або початок сегменту
Передача запиту осцилографу
2 2
Кінець
3
for,
кінець сегменту Емін > пот. зн Верхня межа осц. = Емакс
Автоматичний Ні
Нижня межа осц. = Емін
масштаб Так
Емакс < пот. зн
Емін = пот. зн
Так 2
Емакс = Емін = Так
14
перший елемент Емакс = пот. зн for

15. Програмні засоби:
Блок-схема алгоритму клієнта
Початок
1 2 3
Встановлення з’єднання з сервером
Зміна Ні Ні
з’єднання Встановлення Збір даних Ні
початку
встановлене? тригера
сегменту
Так Так Так
Файл для запису
тимчасових даних Надсилання запиту Надсилання запиту
про зміну початку про встановлення Надсилання запиту
сегменту тригера про збір даних
Миттєве значення напруги
2000 елементів 1 2 5 3
Ініціалізація графічного інтерфейсу 4
Зупинка Ні
програми
Збереження Ні
даних Файл
для запису Так
Так даних
Розрив зв’язку з
1 2 3 4 5 Файл для запису сервером
даних 4 15
Кінець

16. Програмні засоби:
Блок-схема програми обробки результатів
Початок
1 2 3
Файл з
результатами
вимірювань Обробка Обробка Обробка
Ні Ні
„сирих“ апроксимованих Ні знешумлених
Відкриття файлу
даних даних даних
Вибір стовпців з:
а) часовими відліками Так Так Так
б) значеннями напруги
Процедура Процедура
Процедура
обробки обробки
обробки
апроксимо- знешум-
„сирих“
Встановлення змінних для ваних лених
даних
стовпців часу і напруги даних даних
4
1 2 3 4
Завершення
роботи Ні Закриття файлу
програми? з даними
Так 16
Кінець

17. Програмні засоби:
Робота програми обробки результатів
17

18. Програмні засоби:
Робота програми обробки результатів
фактичні та апроксимовані дані
18

19. Вимірювання енергоспоживання
мікропроцесора
● Тіварі — середнє енергоспоживання —15%
● Лі — середнє енергоспоживання —15%
● Чанг — середнє енергоспоживання —12%
● Стайнке — середнє енергоспоживання —12%
● Лаопулос — миттєве енергоспоживання — 4%
● ІВС. Миттєве енергоспоживання — 1%
Оцінка енергоспоживання мікропроцесора
● Тіварі — середнє енергоспоживання — 17%
● Лі — середнє енергоспоживання — 17%
● Чанг — середнє енергоспоживання — 15%
● Стайнке — середнє енергоспоживання — 15%
● Лаопулос — миттєве енергоспоживання — 7% 19
● Застосування штучних нейронних мереж на даних Лаопулоса — 10 - 1000%

20. Аналіз виконання інструкцій процесором
● Відома модель оцінки енергоспоживання
мікропроцесора:
P total =∑  Bi × N i  ∑ O i , j × N i , j ∑ E k
i, j k
● Виконання інструкцій процесором:
● Базове енергоспоживання: енергоспоживання інструкції,
що виконується між двома еталонними інструкціями;
● Міжінструкційний перехід — енергоспоживання 20
інструкції між двома досліджуваними інструкціями

21. Вимірювання енергоспоживання
еталонної інструкції
● Інструкція виконується в циклі
● В ролі еталонної обрано інструкцію циклу: В
(порожній цикл)
Е(В) = 6,71 Е-9 Вт
21

22. Дослідження міжінструкційного переходу
● Обчислюємо діапазон t2…t7;
7
Ε total =∑ E t =3 E I + E B + E I , B + E B , I
i
i=2
● Звідки: E I , B + E B , I = Ε total −3 E I − E B
E i =2E-9 E B =6,71E-9
22
E total =13,4 E−9 E I , B + E B , I =0,69 E −9

23. Аналіз інструкцій ARM7TDMI
Набір 32-розрядних інструкцій ARM
● Інструкції циклу (3 інструкції)
● Інструкції опрацювання даних (16 інструкцій x 11 РА);
● Інструкції множення (6 інструкцій)
● Інструкції доступу до регістра статусу (2 інструкції)
● Інструкції завантаження та зберігання (12 інструкцій x 9 РА)
● Інструкції завантаження та зберігання декількох реєстрів (5
інструкцій x 4 режими адресації)
● Інструкції семафора (2 інструкції);
● Інструкції генерації виняткових ситуацій (1 інструкція);
● Інструкції співпроцесора (4 інструкції x 4 РА).
23

24. Аналіз ІОД за семантикою
1) <opcode> {cond}{S} <Rd>, <Rn>, #<immed> ● #<immediate>
ADD R0, R1, #1 ● <Rm>
2) <opcode> {cond}{S} <Rd>, <Rn>, <Rm> ● <Rm>, LSL #<shift_imm>
ADD R0, R1, R2 ● <Rm>, LSL <Rs>
<opcode> {cond}{S} <Rd>, <Rn>, <Rm>, <LSL| ● <Rm>, LSR #<shift_imm>
LSR|ASR|ROR> #shift_imm ● <Rm>, LSR <Rs>
ADD R0, R1, R2, ASR #1 ● <Rm>, ASR #<shift_imm>
<opcode> {cond}{S} <Rd>, <Rn>, <Rm> RRX ● <Rm>, ASR <Rs>
ADD R0, R1, R2, RRX ● <Rm>, ROR #<shift_imm>
3) <opcode> {cond}{S} <Rd>, <Rn>, <Rm>, <LSL| ● <Rm>, ROR <Rs>
LSR|ASR|ROR> <Rs> ● <Rm>, RRX
ADD R0, R1, R2, ROR R3
24

25. Зведений аналіз ІОД
Інструкції опрацювання даних
Арифметико-логічні Інструкції
Інструкції переносу
інструкції порівняння/перевірки
45 93
90 елементів елементи 93
елементів елементи
141
елемент 45
106 58 елементів
елементів елементів
138 58 80
80
елементів елементів елементів елементів
25

26. Оцінка енергоспоживання мікропроцесора
при виконанні ІОД за допомогою ШНМ
Арифметико-логічні інструкції Інструкції переносу
Найвища похибка оцінки енергоспоживання: 3,2 %
26

27. Оцінка енергоспоживання мікропроцесора
при виконанні ІОД за допомогою ШНМ
Інструкції перевірки
Оцінка енергоспоживання мікропроцесора
● Тіварі — середнє енергоспоживання — 17%
● Лі — середнє енергоспоживання — 17%
● Чанг — середнє енергоспоживання — 15%
● Стайнке — середнє енергоспоживання — 15%
● Лаопулос — миттєве енергоспоживання — 7%
● Застосування штучних нейронних мереж на даних Лаопулоса — 10 — 1000%
27
● Застосування штучних нейронних мереж з врахуванням семантики та ентропії — 3,2%

28. Впровадження
● Україно-грецький проект №М85/2006 „Аналіз параметрів
команд для енергетичного моделювання вбудованих
мікропроцесорів“: - ПЗ оцінки енергоспоживання
мікропроцесора
● Гранту Фонду державних стипендій Греції (Idryma
Kratikwn Ypotrofiwn) на проведення наукових досліджень
у 2009-2010 році в університеті Аристотеля м. Салоніки:
- апаратна частина ІВС
● Науково-дослідна робота по темі: „Нейромережеві
методи оцінки енергоспоживання мікропроцесорів при
виконанні інструкцій“: - програмна частина ІВС та
розширення функціоналу ПЗ оцінки енергоспоживання
28
мікропроцесора

29. Висновки
1. На основі аналізу методів мінімізації енергоспоживання вбудованих систем
показано, що перспективною є оптимізація програмного забезпечення, яка вимагає
побудови моделей енергоспоживання мікропроцесорів. Відомі методи і засоби
дослідження енергоспоживання мікропроцесорів або базуються на вимірюванні їх
середнього струму, або вимірюють миттєвий струм споживання при нештатній
схемі їх ввімкнення, тому похибка отриманих моделей досягає 7 … 10%, що не
дозволяє робити однозначні висновки про перевагу одних програм над іншими
щодо їх енергоспоживання.
2. Запропоновано метод вимiрювання миттєвого струму споживання
мікропроцесорів, особливістю якого є використання конденсатора в колі живлення
мікропроцесора як вимірювального перетворювача миттєвого струму споживання
мікропроцесора в напругу на конденсаторі. Метод забезпечує вимірювання
миттєвого струму споживання мікропроцесора в штатному режимі (без методичної
похибки) і диференційний режим роботи каналів цифрового осцилографа
(приведена похибка дискретності 8-ми розрядного цифрового осцилографа не
перевищує 0,004%).
3. Запропоновано метод калібрування вимірювальних каналів, який передбачає
послiдовне калiбрування обох каналiв осцилографа, точне вимiрювання струму
стабiлiзатора струму живлення та опору резисторiв схеми, вимiрювання змiни
напруги на конденсаторі в колi живлення імітатора iмпульсiв навантаження, струм
якого контролюють другим каналом осцилографа. Тоді обчислюють сумарну29
ємність в колi живлення мікропроцесора (похибка не більше 0,75%).

30. Висновки
4. Розроблено архітектуру інформаційно-вимірювальної системи дослідження
параметрів енергоспоживання мікропроцесорів, яка забезпечує узагальнення
отриманих даних за допомогою штучних нейронних мереж.
5. Запропоновано метод побудови моделi енергiї споживання мiкропроцесорiв
при виконаннi iнструкцiй та мiжiнструкцiйних переходiв у виглядi “сiрої
скриньки” (“чорної” з точки зору апаратного забезпечення та “бiлої” з точки
зору програмного забезпечення). Метод використовує комплекс штучних
нейронних мереж, що навчаються на вибiрцi, куди входять результати
вимiрювання енергiї виконання iнструкцiй в декiлькох режимах i прогнозує
енергiю їх виконання у всiх (також і недосліджених експериментально)
режимах, що дозволяє рiзко скоротити обсяг необхiдних експериментальних
дослiджень.
6. Запропоновано метод формування навчальної вибiрки для прогнозу енергiї
виконання iнструкцiй шляхом поєднання їх функціональних ознак та
iнформацiйної ентропiї для формування однорiдних масивiв даних із спiльною
семантикою з мiнiмальною кiлькiстю вiдмiнних елементiв, що дозволяє
штучним нейронним мережам краще виявляти неявнi закономiрностi
енергоспоживання мiкропроцесорiв при виконаннi iнструкцiй. В результаті
використання методу пiдвищується точнiсть прогнозу енергоспоживання
мiкропроцесорiв при виконаннi iнструкцiй, які не були експериментально 30
досліджені.

31. Наукова новизна
1. Вперше запропоновано метод вимiрювання миттєвого струму споживання iмпульсних
пристроїв, який, на вiдмiну вiд iснуючих, передбачає обчислення цього струму як рiзницi
струму живлення (формується стабiлiзатором постiйного струму), струму заряду-
розряду конденсатора в колi живлення iмпульсного пристрою (обчислюється через
вимiряну першим каналом осцилографа змiну напруги на цьому конденсаторi за
заданий промiжок часу) та струму через еквiвалент стабiлiтрона (обчислюється через
вимiряний другим каналом осцилографа спад напруги на ввiмкненому послiдовно з цим
еквiвалентом резисторi), що дозволяє визначити миттєвий струм споживання
мiкропроцесорiв якi працюють в штатному режимi.
2. Вперше запропоновано метод вимiрювання миттєвого струму споживання
мікропроцесорів, особливістю якого є використання конденсатора в колі живлення
мікропроцесора як вимірювального перетворювача миттєвого струму споживання
мікропроцесора в напругу на конденсаторі. Метод забезпечує вимірювання миттєвого
струму споживання мікропроцесора в штатному режимі (без методичної похибки) і
диференційний режим роботи каналів цифрового осцилографа (похибка дискретності
0,004%).
3. Вперше запропоновано метод калібрування вимірювальних каналів, який передбачає
послiдовне калiбрування обох каналiв осцилографа, точне вимiрювання струму
стабiлiзатора струму живлення та опору резисторiв схеми, вимiрювання змiни напруги
на конденсаторі в колi живлення імітатора iмпульсiв навантаження, струм якого
контролюють другим каналом осцилографа. Тоді обчислюють сумарну ємність в колi
живлення мікропроцесора (похибка не більше 0,75%). 31

32. Наукова новизна
4. Отримав подальший розвиток метод визначення енергії міжінструкційних
переходів, який, на відміну від існуючих, дозволив доказати, що енергія
міжінструкційних переходів мікропроцесора ARM7TDMI не перевищує похибки
вимірювань, тому нею можна нехтувати та відповідно зменшити
трудомісткість експериментальних досліджень.
5. Вперше запропоновано метод формування навчальної вибiрки для штучних
нейронних мереж прогнозу енергiї виконання iнструкцiй, який, на вiдмiну вiд
iснуючих, базується на поєднаннi функцiональних ознак iнструкцiй та їх
iнформацiйної ентропiї для формування масивiв даних, якi мають однорiдне
енергоспоживання та спiльну семантику з мiнiмальною кiлькiстю вiдмiнних
елементiв, що дозволяє штучним нейронним мережам краще виявляти неявнi
закономiрностi енергоспоживання мiкропроцесорiв при виконаннi iнструкцiй i,
тим самим, пiдвищити точнiсть прогнозу.
32