【计算机架构】计算 CPU 动态功耗 | 集成电路成本 | SPEC 基准测试 | Amdahl 定律 | MIPS 性能指标

简介: 【计算机架构】计算 CPU 动态功耗 | 集成电路成本 | SPEC 基准测试 | Amdahl 定律 | MIPS 性能指标

 

  本篇博客全站热榜排名:8



0x00 动态功耗(Dynamic Power)

电力趋势(Power Trends)

芯片在工作时晶体管处于跳变状态所产生的功耗,我们称之为 动态功耗 (Dynamic Power)。

在 CMOS 集成电路技术方中,动态功耗计算:功率 = 电容性负载 × 电压^2 × 频率

Capacitive load 为电容性负载,当 Frequency 增大时,可以减少 Voltage 降低功耗。

然而,当 Voltage 持续减小到一定程度,再减小将会导致静态功耗增大,无法有效散热。

The power wall:我们无法进一步降低电压,我们无法消除更多的热量。

⚡ 简化记忆:

Reducing Power:我们假设一个新的 CPU ,比旧 CPU 的 85% 的电容性负载 (capacitive load),

电压 (voltage) 降低15%,频率 (frequency) 降低 15。那么 根据公式

Suppose a new CPU has 80% of capacitive load of old CPU and 10% valtage reduction. How much power reduction with new CPU?

Old CPU  Voltage: 5.3V    ClockRate 1GHz

New CPU Voltage: 3V      ClockRate 2GHz

动态功耗主要包括两部分,即动态开关功耗()和短路功耗()。

动态开关功耗是在逻辑门进行开关事件时产生的功耗,即在 CMOS 逻辑门输出节点电压在逻辑转换过程中由于充电和放电引起的功耗。

在充电过程中,输出节点电压从 0 到 完全转换,其中一半的能量会以热的形式在 PMOS 管导通时被消耗,从而形成动态开关功耗。因此,动态功耗主要由逻辑门的输出电容引起。

另一方面,当 CMOS 逻辑门在有限的上升沿和下降沿(slew)输入电压的驱动下进行开关时,PMOS 和 NMOS 晶体管会在短时间内同步导通,从而在电源和地之间形成一条直流通路,产生短路功耗,这部分功耗被称为短路功耗(PSC)。

需要注意的是,这只是计算 CPU 动态功耗的一个简化公式,实际情况可能会更加复杂,因为现代CPU在设计上会包含更多的功耗管理技术和优化措施,例如动态电压频率调整(DVFS)、体系结构层面的功耗优化等。因此,在实际应用中,需要考虑更多因素来准确估计 CPU 的动态功耗。

0x01 集成电路成本(Integrated Circuit Cost)

与面积和缺陷率的非线性关系:晶片成本和面积是固定的,缺陷率由制造工艺决定,晶片面积由结构和电路设计决定。

0x02 基准测试(SPEC CPU Benchmark)

用来衡量性能的程序,是实际工作负荷的典型代表。标准性能评估公司(SPEC):开发CPU、I/O、网络等方面的基准。SPEC CPU2006:

  • 执行部分程序所需的时间
  • 可忽略I/O,因此重点关注CPU性能
  • 相对于参考机器进行归一化
  • 总结为性能比的几何平均值
  • CINT2006(整数)和CFP2006(浮点)

用于 Opteron X4 2356 的 CINT2006:

0x03 SPEC功率基准测试(SPEC Power Benchmark)

不同工作负荷水平下的服务器耗电量,性能:ssj_ops / sec,功率: 瓦特 (焦耳/秒)

X4 的 SPEC power_ssj2008:

0x04 Pitfall:Amdahl’s 定律

Amdahl's Law(阿姆达尔定律)是一种计算性能的定律,用于衡量在提升计算系统性能时,对某一部分进行优化的效果。它由计算机科学家 Gene Amdahl 在1967年提出,被广泛应用于计算系统的设计和性能优化。

改进计算机的一个方面,并期望在整体性能上有相应的改善:

💬 例子:multiply accounts for 80s/100s,How much improvement in multiply performance to get 5× overall?

Can't be done!

谬误: 闲置时的低功率

回顾一下X4的功率基准:在100%的负载下: 295W,在50%的负载下: 246W (83%),在10%的负载下: 180W (61%)。

谷歌数据中心:大多在10%-50%的负载下运行,在100%的负载下,不到1%的时间。

考虑设计处理器以使功率与负载成正比

0x05 Pitfall:将 MIPS 作为性能指标

在计算机体系结构和处理器设计中,MIPS(Million Instructions Per Second)是一种常用的性能指标,用于衡量处理器的性能。MIPS表示在一秒钟内能够执行的百万条指令数,因此MIPS值越高,表示处理器在单位时间内执行的指令越多,性能越高。

MIPS: 百万条指令每秒(Millions of Instructions Per Second)

不考虑:计算机之间ISA的差异、指令之间的复杂性差异。

(在一个特定的 CPU 上,不同的程序的 CPI 是不同的)

然而,需要注意的是,MIPS并不是唯一的性能指标,它只关注处理器执行指令的速度,而忽略了其他因素,如处理器的微架构、流水线深度、缓存层次结构、并行度等对性能的影响。因此,在实际应用中,综合考虑多个性能指标,如 IPC(Instructions Per Cycle)、CPI(Cycles Per Instruction)、时钟频率、功耗等,可以更全面地评估处理器的性能。

📌 [ 笔者 ]   王亦优
📃 [ 更新 ]   2022.4.25
❌ [ 勘误 ]   /* 暂无 */
📜 [ 声明 ]   由于作者水平有限,本文有错误和不准确之处在所难免,
              本人也很想知道这些错误,恳望读者批评指正!

📜 参考资料 

C++reference[EB/OL]. []. http://www.cplusplus.com/reference/.

Microsoft. MSDN(Microsoft Developer Network)[EB/OL]. []. .

百度百科[EB/OL]. []. https://baike.baidu.com/.

相关文章
|
6月前
|
存储 弹性计算 网络协议
阿里云服务器ECS实例规格族详细介绍:计算型c9i、经济型e和通用算力u1实例CPU参数说明
阿里云ECS实例规格族包括计算型c9i、经济型e和通用算力型u1等,各自针对不同场景优化。不同规格族在CPU型号、主频、网络性能、云盘IOPS等方面存在差异,即使CPU内存相同,性能和价格也不同。
800 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
集成电路设计:从概念到实现的完整解析优雅草卓伊凡
集成电路设计:从概念到实现的完整解析优雅草卓伊凡
333 2
集成电路设计:从概念到实现的完整解析优雅草卓伊凡
|
缓存 Devops jenkins
专家视角:构建可维护的测试架构与持续集成
【10月更文挑战第14天】在现代软件开发过程中,构建一个可维护且易于扩展的测试架构对于确保产品质量至关重要。本文将探讨如何设计这样的测试架构,并将单元测试无缝地融入持续集成(CI)流程之中。我们将讨论最佳实践、自动化测试部署、性能优化技巧以及如何管理和扩展日益增长的测试套件规模。
291 3
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
光子集成电路:光子学与电子学的结合
【10月更文挑战第18天】光子集成电路(PIC)结合了光子学与电子学的优势,利用光子作为信息传输和处理的载体,具备高速传输、大带宽、低功耗和高集成度等特点。本文介绍其基本原理、技术优势及在高速光通信、光计算、传感器和激光雷达等领域的应用前景,展望未来发展趋势与挑战。
|
11月前
|
关系型数据库 测试技术 分布式数据库
刷新世界纪录!阿里云PolarDB凭借创新的「三层解耦」架构刷新TPC-C基准测试世界纪录
刷新世界纪录!阿里云PolarDB凭借创新的「三层解耦」架构刷新TPC-C基准测试世界纪录
|
12月前
|
算法
MATLAB在风险管理中的应用:从VaR计算到压力测试
本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理,涵盖风险度量(如VaR)、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR,评估投资组合在极端市场条件下的表现,并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现,帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用,确保投资组合的稳健性。
|
存储 JavaScript 开发工具
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
本次的.HarmonyOS Next ,ArkTS语言,HarmonyOS的元服务和DevEco Studio 开发工具,为开发者提供了构建现代化、轻量化、高性能应用的便捷方式。这些技术和工具将帮助开发者更好地适应未来的智能设备和服务提供方式。
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
|
人工智能 缓存 并行计算
转载:【AI系统】CPU 计算本质
本文深入探讨了CPU计算性能,分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例,讲解了CPU算力的计算方法、算力与数据加载之间的平衡,以及如何通过算力敏感度分析优化计算系统性能。同时,文章还考察了服务器、GPU和超级计算机等平台的性能发展,揭示了这些变化如何塑造我们对CPU性能的理解和期待。
转载:【AI系统】CPU 计算本质
|
人工智能 缓存 并行计算
【AI系统】CPU 计算本质
本文深入探讨了CPU计算性能,分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例,解释了算力计算方法、数据加载与计算的平衡点,以及如何通过算力敏感度分析优化性能瓶颈。同时,文章还讨论了服务器、GPU和超级计算机等不同计算平台的性能发展趋势,强调了优化数据传输速率和加载策略的重要性。
762 4
|
存储 缓存 数据处理
简述计算机X86架构
【10月更文挑战第3天】本文介绍了计算机的基本工作原理,重点阐述了CPU(中央处理器)及其组成部分:运算单元、数据单元和控制单元的功能。文中解释了CPU通过总线与内存等设备通信的过程,并详细描述了指令执行的步骤,包括指令获取、数据处理和结果存储。此外,还介绍了地址总线和数据总线的作用,以及段寄存器在内存管理中的应用。最后,提供了一些基本的CPU指令示例。文中配有多幅插图帮助理解。