estratégia tem como objetivo aumentar a precisão do modelo da arquitetura e, consequentemente, fazer com que a aplicação satisfaça a condição de “energy neutral operation mode”.
Nesse dia especificamente, considerando que 1.2Wh seria a energia máxima gerada por slot(equivalente a incidência de uma potência de 2.4W durante 30 minutos), verifica-se que o módulo Predição traria discrepância em dois slots de tempo, no início e no final do dia. No slot 12 já existe energia, porém o algoritmo resulta com predição o valor zero. Por sua vez, no slot 38, o processo inverso acontece, a predição é de que ainda existirá incidência quando na verdade não haverá. Ou seja, de um total de 48 predições, o módulo Predição apresenta valores coerentes com a realidade em 46 casos.
5.1.2
Controle e Níveis de Desempenho
Na simulação do Conversor RGB-YCrCb foi utilizado como estímulo de entrada um arquivo com 220 pixels no formato RGB. Em cada execução da aplicação esses pixels são convertidos sequencialmente enquanto o sinal de clock estiver oscilando. Dessa forma, foi utilizada a seguinte configuração para os níveis de desempenho:
Predição de potência para o próximo slot de tempo < 200mW : o Controlador não vai
executar o Conversor no próximo slot de tempo.
200mW ≤ Predição < 600mW : o Controlador vai executar o Conversor durante 700
ciclos de clock, tempo suficiente para a conversão sequencial dos 220 pixels do arquivo de estímulo (cenário da simulação 1).
600mW ≤ Predição < 900mW : o Controlador vai executar o Conversor durante 6200
ciclos de clock, equivalente a conversão sequencial dos 220 pixels do arquivo de estímulo por doze vezes repetidas (cenário da simulação 2).
Predição ≥ 900mW : o Controlador vai executar o Conversor durante 50200 ciclos de
clock, equivalente a conversão sequencial dos 220 pixels do arquivo de estímulo por trinta vezes repetidas (cenário da simulação 3).
Na Seção 5.2 a seguir é descrita a abordagem utilizada para validar a eficiência e a eficácia da Arquitetura harvesting-aware utilizando como aplicação o Conversor RGB-YCrCb.
5.2
Abordagem para Validação da Arquitetura Harvesting-
Aware
Com o objetivo de avaliar a eficácia da Arquitetura em termos de dissipação de potência, assim como sua eficiência em termos de área ocupada e o desempenho do sistema harvesting- awarecomo um todo, foram estruturados dois cenários com a aplicação Conversor RGB-YCrCb:
5.2. ABORDAGEM PARA VALIDAÇÃO DA ARQUITETURA HARVESTING-AWARE 73
Cenário A - Aplicação Conversor RGB-YCrCb: neste cenário, o sistema é formado
apenas pelo módulo da aplicação, e neste caso a avaliação da dissipação de potência foi feita sobre o Conversor RGB-YCrCb sendo executado normalmente, sem nenhum tipo de controle sobre seu desempenho.
Cenário B - Sistema Harvesting-Aware: Arquitetura harvesting-aware com Aplicação
inclusa. A Arquitetura completa faz parte do sistema e controla a execução do Conversor.
Comparando os resultados obtidos, isoladamente, em cada cenário é possível validar a eficácia da Arquitetura em tornar o sistema harvesting-aware, ou seja, fazer com que a aplicação seja capaz de atingir o “energy neutral operation mode”. Além disso, é possível avaliar qual o overheadcausado pela sua inclusão no sistema em termos de área ocupada e desempenho.
A análise do sistema nos Cenários A e B foi executada em dois passos, detalhados nas subseções a seguir:
Inferência sobre a potência dissipada: o sistema foi simulado utilizando-se o software
Modelsim e, em seguida, foi utilizado o software PowerPlay para inferir a potência dissipada pelo sistema (Cenários A e B). A partir dos dados de simulação também é possível analisar os dados em termos de área ocupada e desempenho do sistema.
Medição da potência dissipada em placa instrumentada: para validar a potência infe-
rida pelo PowerPlay, foi medida a soma das potências estática e dinâmica dissipadas no FPGA durante a execução do sistema.
5.2.1
Testbench para Validação da Arquitetura Harvesting-Aware
A Figura 5.9 a seguir apresenta a estrutura do testbench implementado para simular o sistema nos Cenários A e B, e consequentemente gerar dados sobre potência dissipada, área ocupada no FPGA e desempenho em termos de tempo de execução.
A execução do testbench segue o seguinte fluxo:
Leitura dos estímulos: o driver realiza a leitura do arquivo de estímulos, o qual possui
200 pixels no formato RGB, para em seguida gerar as entradas para o sistema (design under simulation) no formato e temporização necessários ao correto funcionamento da aplicação (Conversor RGB-YCbCr).
Simulação: o sistema completo é então simulado utilizando a ferramenta Modelsim,
gerando um arquivo com o waveform como saída.
Inferência sobre a dissipação de potência: utilizando o waveform como entrada, a
5.2. ABORDAGEM PARA VALIDAÇÃO DA ARQUITETURA HARVESTING-AWARE 74
Figura 5.9: Testbench para validação do sistema nos cenários A e B
Conforme detalhado na Seção 1.2.1, a ferramenta PowerPlay estima a potência dissipada em termos de potência estática, dinâmica e I/O. Dessa forma, a partir da execução do testbench é possível inferir a potência dissipada pelo sistema e analisar o efeito da utilização da arquitetura harvesting-awarena dissipação de potência do sistema como um todo.
5.2.2
Medição da Dissipação de Potências Dinâmica e Estática
Com o objetivo de validar as estimativas de potência inferidas pelo PowerPlay, foi utilizada uma placa instrumentada para medição das potências dinâmica e estática durante a execução do sistema. A medição foi realizada numa placa de prototipação Altera DE2-70 Cyclone II com um circuito adicional para amplificar a tensão nos resistores shunt (RS1 e RS2) em 1000 vezes, conforme apresentado na Figura 5.10.
Figura 5.10: Circuito para medição das potências dinâmica e estática
Resistores Shunt RS1 e RS2
Circuito amplificador
Na DE2-70, os resistores RS1 e RS2 estão em paralelo ligando a fonte VCC12 ao VCCINT. O pino VCC12 fornence uma tensão regulada de 1.2V que alimenta o núcleo do FPGA, e o VCCINT alimenta a matriz lógica. Dessa forma, a potência dissipada calculada a partir da tensão em RS1 e RS2 representa a soma das potências dinâmica e estática, uma vez que os
5.3. SIMULAÇÕES E INFERÊNCIA SOBRE A DISSIPAÇÃO DE POTÊNCIA 75