Reduction of energy losses in CMOS circuits considering die temperature

Abstract

In this dissertation, the elaboration of predictive techniques used in dynamic power management has been presented. The supervisors that are dedicated to managing these predictive methods, which are based on DCT, DFS, and DVS techniques, have also been worked out. These techniques belong to rare methods of energy minimisation that take into account chip temperature. The author of this dissertation has analysed each component of energy consumption by means of theoretical investigations, simulations, and measurements. The temperature influence on each part of energy losses have also been taken into account. The considerations have been performed for wide range of technologies from 3 $\mu$m to 32 nm. The next stage is consideriation of thermal phenomena in solids and electro-thermal interactions. Using original software EThS and test chips designed by the author the electro-thermal models are matched and verified. The new predictive techniques that are based on common DCT, DFS, and DVS methods have been worked out. They are dedicated to high efficiency systems in order to keep theirs throughput on the possible maximum level. They consist in cooperation of supervisory unit with operating system that has to deliver data about the curreni and future process requirements of power consumption. The simply shape of equations, which describes the behaviour of theirs supervisors, allows dired implementation in neural networks. The presented supervisors can also be easily applied in the other hardware or software. Not only the supervisors turn a profit in energy consumption, they also gain in performance. W pracy przedstawiono nowy aspekt predykcyjnego sterowania technikami dynamicznego zarządzania mocą (dynamic power management). Zostały także opracowane jednostki nadzorujące do tych metod. Techniki te należą do rzadkich metod redukcji energii, które uwzględniają temperaturę układu scalonego. Rozprawę rozpoczyna szeroka analiza każdego składnika energii. Dokonano tego za pomocą badań teoretycznych, symulacyjnych i pomiarowych. Wpływ temperatury na każdy z tych komponentów był także brany pod uwagę. Rozważania zostały wykonane dla szerokiego spektrum technologii od 3 $\mu m$ do 32 nm. Kolejnym etap to analiza zjawisk cieplnych w kontekście układów scalonych. Następnie autor skoncentrował się na wzajemnych wpływach między efektami elektrycznymi i termicznymi. Przy użyciu napisanego przez autora programu EThS oraz zaprojektowanych przez niego testowych układów scalonych dokonano dopasowania istniejących modeli elektro-termicznych do wykonywania analiz układów scalonych. Opracowane przez autora nowe metody predykcyjne są oparte na zwykłych metodach DCT, DFS i DVS. Znajdują one zastosowanie w systemach dużej wydajności, aby utrzymać ich moc obliczeniową na jak najwyższym poziomie. Autor pracy zaproponował także modele jednostek nadzorujących do tych technik. Prosta postać równań opisujących jednostki nadzorujące pozwala bezpośrednią implementację w sieciach neuronowych lub w innej architekturze bądź w oprogramowaniu. Zaproponowane techniki predykcyjne nie tylko zmniejszają konsumpcję energii systemów, ale również zwiększają ich wydajność