Banca de QUALIFICAÇÃO: Johannes Warwick da Costa Farias

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Johannes Warwick da Costa Farias
DATA : 31/08/2022
HORA: 13:30
LOCAL: Auditório nPITI
TÍTULO:

MARGEM DE TENSÃO ESPECULATIVA: EXPLORANDO VARIAÇÕES DE ATRASO CRÍTICO ATRAVÉS DE INSTRUÇÕES EM CACHE

PALAVRAS-CHAVES:

margens de tensão, banda de guarda de tensão, eficiência energética, arquitetura
de computadores, confiabilidade

PÁGINAS: 25
RESUMO:

A Lei de Moore afirma que o número de transistores em um circuito integrado dobrará a cada dois anos. Tanto o desempenho quanto o número de funcionalidades por circuito aumentaram significativamente, como resultado do aumento contínuo da densidade de transistores. Como resultado, a evolução de dispositivos móveis como laptops, tablets e smartphones foi  impulsionada. No entanto, à medida que a tecnologia diminui para a faixa dos nanômetros, os dispositivos CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor) estão enfrentando vários problemas, incluindo correntes de fuga mais altas, maior variabilidade de parâmetros, baixa  confiabilidade e rendimento. Portanto, as variações nos parâmetros tornaram-se um desafio para manter a confiabilidade dos processadores. Os projetistas de processadores tradicionalmente utilizam uma banda de guarda de tensão para compensar o efeito dessas variações de parâmetros. A margem de tensão adicionada deve ser grande o suficiente para garantir a execução  confiável dos processadores mesmo com as variações de parâmetros considerando o pior caso. O uso de um valor estático de banda de guarda de tensão torna o processo de produção mais rápido e menos dispendioso, mas troca desempenho e eficiência energética por confiabilidade. Portanto, é interessante explorar esse cenário para obter eficiência energética por meio do gerenciamento ativo da banda de guarda de tensão, permitindo processadores operarem em tensão mais baixa, já que as condições de pior caso raramente ocorrem. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução de aprendizado de máquina capaz de reduzir os níveis médios de tensão de alimentação, capturando as variações intrínsecas do caminho crítico segundo os circuitos internos utilizados, dependendo das instruções executadas.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1673543 - SAMUEL XAVIER DE SOUZA
Externo ao Programa - 1721835 - KAYO GONCALVES E SILVA - UFRNExterno ao Programa - 3216921 - TIAGO TAVARES LEITE BARROS - UFRN