HYPNOS
Co-Design persistenter energie-effizienter und leistungsstarker eingebetteter Prozessorysteme mit hybrid-volatiler Speicherorganisation
Dieses Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen des Schwerpunktprogramms SPP 2377 "Disruptive Memory Technologies" gefördert.
HYPNOS untersucht den Einsatz emergenter nichtflüchtiger Speichertechnologien (engl. NVM) nicht nur im Bereich des Hauptspeichers, sondern auch über die gesamte Cache-Hierarchie und Register moderner eingebetteter Prozessoren hinweg. Insbesondere wird untersucht, welche Vorteile eine solche gemischt volatile Speicherhierarchie hinsichtlich hoher Taktraten und niedrigem Energieverbrauch für eine Vielzahl von Anwendungen bringt und dabei gleichzeitig Persistenz von Datenstrukturen und Prozessorzustand einfach und effizient zusichert.
Zum einen können emergente Prozessoren aus dem IoT-Bereich mit vollständig nichtflüchtigen Speichern (sog. NVPs) nur mit relativ geringen Taktraten betrieben werden aufgrund deutlich höherer Schreibzeiten für NVM-Speicher als auch um Größenordnung geringerer sog. Endurance als z.B. SRAM. Taktraten im Bereich von GHz sind daher nicht möglich. Zum anderen fordern existierende Rechner mit NVM-Hauptspeichererweiterungen dem Programmierer ab, Datenstrukturen explizit durch die Speicherhierarchie durch Spezialbefehle zu persistieren.
HYPNOS (benannt nach dem griechischen Gott des Schlafes) attackiert den Konflikt zwischen Performance, Endurance und Programmierbarkeit systematisch basierend auf einem Hardware/Software Co-Design-Ansatz:
Unsere Untersuchungen umfassen
a) Entwurfsraumexploration von Prozessoren mit hybrid-volatiler Speicherarchitektur hinsichtlich Performance und Energieverbrauch.
b) Zusicherung von Persistenz auf Instruktionsebene für (nicht-transaktionale) Programme; während Phasen von Spannungsausfällen durch effizientes und kostengünstiges Checkpointing und Recovery in Hardware abgefangen werden.
c) Programm-gesteuerter Persistenzkontrolle durch den Anwendungsprogrammierer (Software) für Mehrkern-HYPNOS-Prozessoren zur Implementierung anwendungsspezifischer Checkpointing- und Recovery-Mechanismen für diese und andere Fehlerszenarien oder Zugriffskonflikten unterstützt durch einen größenbegrenzten Hardware-Transaktionsspeicher (HTM).
d) Die explorierten Prozessorarchitekturvarianten und verschiedene Typen emergenter NVM-Technologien sollen systematisch evaluiert werden bzgl. erreichbarer Taktraten und Energieeinsparungen und zum Test der HW/SW Backup- und Recovery-Mechanismen hinsichtlich Recovery-Latenzen, etc., unter Nutzung einer gem5-basierten Simulationsplattform für Mehrkernprozessoren. Speziell sollen Erweiterungen von ARM-Prozessoren mit HTM-Instruktionssatzerweiterungen untersucht werden.
Als Benchmark-Anwendungen sollen i) einfache Datenstrukturen, ii) Sensor-spezifische I/O-Funktionen und letztendlich iii) Datenbanktransaktionen gemeinsam evaluiert werden.
Publikationen
2024
- Letras M.:
Techniques for Efficient Performance Analysis and Memory Optimization in Mapping Dataflow Models of Computation onto Embedded Systems (Dissertation, 2024)
DOI: 10.25593/open-fau-1040
URL: https://open.fau.de/handle/openfau/31834
BibTeX: Download - Letras M., Falk J., Teich J.:
Exploring Multi-Reader Buffers and Channel Placement during Dataflow Network Mapping to Heterogeneous Many-core Systems
In: IEEE Access 12 (2024), S. 39748-39769
ISSN: 2169-3536
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3375079
BibTeX: Download - Wilbert N., Wildermann S., Teich J.:
Hybrid Cache Design Under Varying Power Supply Stability - A Comparative Study
10th International Symposium on Memory Systems (Washington, D.C., 30. September 2024 - 3. Oktober 2024)
In: MEMSYS '24: Proceedings of the International Symposium on Memory Systems 2024
DOI: 10.1145/3695794.3695819
BibTeX: Download - Wilbert N., Wildermann S., Teich J.:
To Keep or Not to Keep - The Volatility of Replacement Policy Metadata in Hybrid Caches
2nd Workshop on Disruptive Memory Systems (Austin, TX, 3. November 2024 - 3. November 2024)
In: Proceedings of the 2nd Workshop on Disruptive Memory Systems 2024
DOI: 10.1145/3698783.3699381
BibTeX: Download
2023
- Henkel J., Sidduh L., Bauer L., Teich J., Wildermann S., Tahoori MB., Mayahinia M., Castrillon J., Khan AA., Farzaneh H., de Lima JPC., Chen JJ., Hakert C., Chen KH., Yang CL., Cheng HY.:
Special Session - Non-Volatile Memories: Challenges and Opportunities for Embedded System Architectures with Focus on Machine Learning Applications
International Conference on Compilers, Architectures, and Synthesis for Embedded Systems (CASES) (HAMBURG, 18. September 2023 - 20. September 2023)
In: Proceedings of the International Conference on Compilers, Architectures, and Synthesis for Embedded Systems (CASES) 2023
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