25、多核系统的运行时热管理

多核系统的运行时热管理

1. 热感知映射流程概述

热感知映射流程主要包含应用模型、架构规格、3D IC 模型、“热分析”、目标功率分布、映射和吞吐量验证以及静态映射等部分。其整体目标是在满足各种约束条件的情况下,实现多核系统的高效热管理。

1.1 热感知映射的基本原理

靠近散热器的层能够更快地散热,因此可以在不过热的情况下处理更多的负载和功率,从而获得更高的目标功率比。此外,功率密度、布局和芯片在水平面上的绝对位置也会影响其目标功率比。最终的“目标功率分布(PD)”为每个芯片分配一个功率比,并将其传递给映射算法。映射算法会尝试找到一种映射,使其接近该分布,同时最小化能量消耗并满足所有时序和存储约束。

1.2 两步结构的优势

高分辨率的热模拟运行时间较长,在有限的运行时间内无法对每个候选映射进行温度模拟。许多现有方法通过应用启发式算法来避免迭代热模拟,但这些启发式算法在定量方面往往不够准确,需要设计人员手动调整以匹配实际芯片特性并找到良好的映射。而本文提出的方法在流程的第一步自动完成这种调整,在映射步骤中无需进行热模拟,与对大量候选映射进行温度模拟的方法相比,大大减少了运行时间。

2. 热分析步骤

2.1 热分析算法结构

热分析步骤的结构如图 9.9 所示。更新算法根据上一次功率分布(PD)产生的稳态温度分布来调整芯片的功率比 Rt。芯片 t 的功率比 Rt 对应于总芯片功率 P 与芯片 t 中耗散功率的比值。芯片 t 中耗散的功率 Pt = Rt × P,根据芯片内的功率分布在该芯片的各个块之间进行分配。通过这种方式,为芯片中的每个块生成一个功率轨迹。为了限制热模拟

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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