Advanced techniques for power modeling, analysis and optimization in digital systems

O crescente aumento da demanda por funcionalidades agregadas a um mesmo dispositivo, aliado a rígidas restrições de desempenho colocam a dissipação de potência como um dos requisitos mais importantes dentro do fluxo de projeto em CAD/EDA. A constante evolução da tecnologia de semicondutores das ´ultimas décadas tem garantido o aumento da complexidade dos sistemas, que demandam cada vez mais recursos computacionais. Contudo, esta crescente complexidade leva ao aumento do consumo de potência, que tem uma série de efeitos colaterais indesejados, tais como, problemas térmicos e aumento da densidade de potência, comprometendo a confiabilidade do circuito. Desta forma, ´e necessário introduzir soluções para o resfriamento do chip, aumentando seu custo final e seu time-to-market. Além disso, no que diz respeito aos dispositivos portáteis, estes têm sua autonomia reduzida devido aos elevados montantes de energia requeridos para seu funcionamento. As contribuições desta tese englobam dois temas distintos dentro do chamado low-power design. O primeiro tema aborda as técnicas de macromodelagem de potência em RTL. Inicialmente, ´e mostrado que as técnicas convencionais de modelo simples têm limitações intrínsecas que afetam a precisão de suas estimativas. Uma análise quantitativa e qualitativa ´e conduzida, apontando as limitações de diversas técnicas conhecidas, e demonstrando que o uso de uma ´única técnica pode comprometer a qualidade geral das predições. Em seguida, são propostas duas novas técnicas de macromodelagem baseadas em múltiplos modelos, a fim de explorar os pontos fortes de cada modelo individual e otimizar a qualidade das estimativas. Os resultados obtidos com a abordagem proposta revelaram melhorias significativas em relação a abordagem convencional, alcançando resultados 7 vezes superiores para os erros médios, enquanto que os erros máximos foram reduzidos em até 9 vezes. O segundo tema aborda uma ´área que vem recebendo muita atenção com a chegada da era multi-core: o paradigma de programação concorrente conhecido como memória transacional, cujo intuito ´e tornar a tarefa de criar software concorrente mais simples. Embora esta seja uma ´área muito ativa, os pesquisadores têm quase que invariavelmente se concentrado no desempenho das aplicações, negligenciando métricas tais como energia e potência. Este trabalho apresenta uma análise pormenorizada do consumo de energia de uma implementação estado-da-arte de STM (Software Transactional Memory), sendo a primeira do gênero neste contexto. Além disso, uma nova estratégia de gerenciamento de contenção baseada em DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) é proposta, com o intuito de reduzir o consumo de energia de aplicações exibindo alta contenção no barramentoThe growing demand for features to be included into electronic devices, along with tight performance constraints, make power consumption one of the most important design constraints in the CAD/EDA design flow. The constant evolution of the semiconductor technology, observed in the last decades, has considerably increased the complexity of today's systems, which demand exorbitant computational resources. Unfortunately, the growing complexity leads to a higher power consumption which, in turn, has a number of undesired side effects, such as thermal issues and increased power density, thus compromising the overall circuit reliability. Hence, elaborated cooling solutions are required, increasing its final cost and compromising its time-to-market. Moreover, the large amounts of energy needed by portable devices substantially reduce their battery lifetime. The contributions of this thesis encompass two distinct topics within the so-called low-power design. The first one is related to RTL power macromodeling techniques. It is shown that conventional single-model techniques have intrinsic limitations that affect their accuracy. Then, a quantitative and qualitative analysis is conducted, pinpointing the limitations of several well-known techniques, followed by a demonstration that the adoption of a single technique may compromise the overall quality of the estimates. Subsequently, two novel multi-model power macromodeling techniques are proposed, which exploit the strengths of each single-model technique in order to optimize the accuracy of power estimation. The obtained results revealed substantial improvements in accuracy, which becomes 7 times better for the average errors, while the overall maximum estimation error is divided by 9. The second part of this thesis is related to a topic which is gaining much attention recently in the multi-core era: the concurrent programming paradigm widely known as transactional memory, which aims at making the task of creating concurrent software simpler. Although this is a rather active area, researchers have invariably focused on performance, leaving other metrics such as power and energy unattended. This work presents a detailed power analysis of a state-of-the-art STM (Software Transactional Memory) implementation, being the first one in this context. Moreover, a novel DVFS-based (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) contention management strategy is proposed, which reduces the energy consumption by exploiting the slack available in applications displaying high bus contentio