Published December 5, 2012
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Conference paper
Power Consumption Model for Partial Dynamic Reconfiguration
Contributors
Others:
- Energy Efficient Computing ArchItectures with Embedded Reconfigurable Resources (CAIRN) ; Inria Rennes – Bretagne Atlantique ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-ARCHITECTURE (IRISA-D3) ; Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Université de Rennes 1 (UR1) ; Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1) ; Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Université de Rennes 1 (UR1) ; Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1) ; Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Laboratoire d'Electronique, Antennes et Télécommunications (LEAT) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Description
In the context of embedded systems development, two important challenges are the efficient use of silicon area and the energy consumption minimization. Hardware accelerated tasks allow to reduce energy consumption of several orders of magnitude, compared to software execution, but these tasks require silicon area and consume power even when they are unused (idle power). Dynamic and Partial Reconfiguration (DPR) brings, to System-on-Chip architectures, an interesting answer by allowing to share a piece of silicon surface between different dedicated accelerators and thus brings the opportunity to reduce power consumption. Nevertheless, many parameters like reconfiguration overhead, accelerator area and performance tradeoff, idle power consumption, etc. make power consumption gain difficult to evaluate. In order to take good implementation choices, it is important to have a precise power and energy consumption estimation of the partial reconfiguration process. In this context, this paper presents a detailed investigation of power consumption of a DPR process using Xilinx ICAP reconfiguration controller. From these results we propose three power models with different complexity/accuracy tradeoffs which helps to analyze the benefits of using accelerated and dynamically reconfigurable tasks in comparison with classical static configuration or full software execution
Abstract
International audienceAdditional details
Identifiers
- URL
- https://hal.inria.fr/hal-00741611
- URN
- urn:oai:HAL:hal-00741611v1
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- UNICA