페이즈 기반의 모바일 CPU 및 GPU 전력 모델 연구 - 이기탁 (The Graduate School, Ajou University, 2020)
모바일 디바이스의 배터리 용량은 조금씩 증가하고 있는 반면, 근래의 모바일 어플리케이션 프로세서는 딥러닝, 생체인식 등 더욱 무거운 워크로드를 수행할 수 있도록 요구되고 있다. 이러한 경향은 더욱 진보한 전력관리기술의 탄생을 위해 어플리케이션 프로세서의 핵심 구성요소인 CPU와 GPU에서 소모되는 전력을 실시간으로 분석할 수 있는 전력모델의 필요성을 야기 시킨다. 우리는 Performance Monitoring Counter를 이용하여 CPU와 GPU의 소모 전력을 정확하게 예측하는 전력모델을 구성을 목표로 한다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 동작 상태를 여러 가지 경우로 나눈 후 그것을 phase라고 명명한다. 각 phase 마다 독립된 전력모델을 만든 후 그것을 병합하여 최종 전력모델을 완성한다. 본 논문에서는 실험을 위해 갤럭시 S7 스마트폰을 사용하였고 72개의 워크로드를 사용하여 CPU 전력모델을 완성하였고, 15개의 워크로드를 사용하여 GPU 전력모델을 완성하였다. 완성된 모델은 CPU인 ARM Cortex A-53에서 2.51% , Samsung M1에서 1.97%의 오차를 보였고, Mali T880 GPU에서 8.92%의 오차를 각각 보였다. CPU, GPU 그리고 디스플레이 전력모델이 모두 통합된 전력 예측 소프트웨어는 9개의 3D 게임 벤치마크를 수행했을 때 스마트폰이 소비하는 전력을 6.36%의 오차로 예측하여 오차율이 경쟁모델을 사용한 것에 비해 56% 향상되었다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2020. 2
Keywords: CPU; GPU; 모바일; 스마트폰; 전력모델