Análisis de energía impulsado por software

El poder tiende a costar; la energía alta cuesta mucho. Esta adaptación bastante forzada de la famosa cita de Lord Acton captura dos aspectos importantes del diseño de semiconductores y el consumo de energía. Al observar el consumo de energía promedio a lo largo del tiempo, está claro que un chip con un alto consumo de energía incurrirá en altos costos. En los dispositivos portátiles, más energía significa baterías más grandes y caras o una vida útil más corta. Además, más potencia significa un embalaje más avanzado y más caro para disipar el calor resultante. Estos tres factores también tienen costos de efecto dominó en términos de precio del producto, márgenes de ganancia y probabilidad de éxito en el mercado.

Las preocupaciones sobre el consumo de energía se extienden mucho más allá de los dispositivos portátiles que funcionan al menos parte del tiempo con baterías. Los dispositivos de pared también incurren en costos adicionales en términos de empaque, fuentes de alimentación y sistemas de distribución de energía. Estos mismos problemas se extienden hasta las granjas de servidores, con sus racks o servidores informáticos, matrices de almacenamiento de datos masivos y conmutadores de red. Los costos operativos de las granjas de servidores son enormes; Los estudios han demostrado que las facturas de energía superan el precio del hardware en sí durante la vida útil de cada servidor. Las granjas de servidores pueden estar ubicadas cerca de represas hidroeléctricas o paneles solares masivos en un intento por satisfacer sus altas demandas. Algunas ubicaciones también deben cumplir con las "leyes ecológicas" que regulan el consumo de energía del servidor.

En el extremo superior, el consumo excesivo de energía puede requerir sistemas de refrigeración líquida que agregan una enorme infraestructura y costos asociados. Por todas estas razones, reducir el consumo medio de energía es un objetivo en casi todos los proyectos de semiconductores, independientemente del mercado final. Al considerar la potencia máxima, la reducción puede ser una necesidad crítica y no solo un objetivo. Algunos chips están diseñados para que solo se ejecuten determinadas partes al mismo tiempo. En tales casos, activar todas las funciones puede requerir más corriente de la que el dispositivo puede manejar, lo que da como resultado una ruptura térmica y daños permanentes.

Desafíos del análisis de poder

Dada toda la motivación para limitar el consumo de energía, la industria ha desarrollado una amplia variedad de técnicas de diseño de bajo consumo. Estos van desde ajustes de circuito a nivel de diseño hasta administración de energía basada en software y con reconocimiento de aplicaciones a nivel de sistema. Independientemente de las técnicas que se utilicen, es muy valioso poder evaluar con precisión su impacto estimando el consumo de energía tanto promedio como pico durante el diseño y verificación del chip en desarrollo. Es inaceptable esperar hasta después de la fabricación para encontrar que la potencia promedio es demasiado alta para un producto viable o que el consumo máximo de energía destruye el chip. Se requiere un análisis de energía previo al silicio efectivo, preferiblemente en múltiples etapas del proyecto.

El enfoque tradicional del análisis de potencia de la industria de la automatización del diseño electrónico se basa en la simulación. La verificación funcional del chip implica desarrollar un banco de pruebas y luego escribir o generar un conjunto de pruebas que verifican cada función o característica del diseño del chip. Es una cuestión relativamente simple simular todo el conjunto de pruebas, o quizás solo una parte representativa, e introducir los resultados en una herramienta de firma de energía tradicional. Dado que la mayor parte del consumo de energía se produce solo cuando los circuitos cambian de estado, el simulador puede proporcionar un archivo de actividad de conmutación a una herramienta de desconexión de energía. Cuando se combina con las características de energía en la biblioteca para la tecnología de destino, la herramienta puede proporcionar una estimación bastante precisa del consumo de energía promedio y pico.

Esta precisión, sin embargo, es completamente relativa a las pruebas que se ejecutan en simulación. En la práctica, cualquier conjunto de pruebas de verificación no es representativo del funcionamiento del chip con el software de producción en ejecución. Las pruebas diseñadas para la verificación funcional, por intención, se enfocan en estimular solo aquellas áreas del diseño necesarias para la característica de destino. Los bancos de pruebas aleatorios restringidos pueden generar más actividad paralela, pero aún es poco probable que modelen el uso en el mundo real. El análisis de energía verdaderamente preciso solo se puede realizar utilizando la actividad de conmutación de cargas de trabajo de software reales, incluidas las aplicaciones de usuario que se ejecutan en la parte superior de un sistema operativo (SO).

Por lo general, se necesitan unos pocos miles de millones de ciclos de reloj para iniciar un sistema operativo, iniciar los servicios del sistema y ejecutar aplicaciones. Sería completamente poco práctico ejecutarlo en simulación. Por el contrario, los emuladores ejecutan rutinariamente miles de millones de ciclos, desde el inicio del sistema operativo hasta múltiples aplicaciones de usuario que se ejecutan en paralelo. La emulación ejercita el tipo de cargas de trabajo de software reales necesarias para realizar análisis de potencia de alta precisión. El desafío es que las herramientas de firma de energía están diseñadas para manejar miles de ciclos, no millones, y ciertamente no miles de millones. Se requiere una nueva metodología para identificar algunas áreas de alta actividad en la ejecución de la emulación y enfocarse en usar solo estas ventanas para el análisis de energía (Figura 1).

haz clic para ampliar la imagen

Figura 1. Análisis de energía usando ventanas de energía (Fuente:Synopsys)

Pasar al análisis de energía impulsado por software

El primer requisito para el flujo que se muestra en la Figura 1 es que el emulador produzca un perfil que muestre qué partes del diseño están activas a lo largo del tiempo. Este perfil de actividad se puede ver como un gráfico dentro de un visor de forma de onda u otra herramienta de depuración de hardware. Dado que la desconexión de energía no se puede realizar en miles de millones de ciclos, el siguiente paso es que los usuarios aprovechen el perfil de actividad para identificar una o más ventanas críticas de energía durante las cuales la actividad es más alta y es probable que el consumo de energía también sea más alto. Si cada una de estas ventanas está en los millones de ciclos, se puede utilizar para la siguiente etapa del análisis de energía. Como punto de referencia, el emulador debería poder producir un perfil de actividad para mil millones de ciclos de carga de trabajo de software en tres horas.