현대 프로세서 설계에서의 정확하고 효율적인 전력 모델링: ReadyPower 프레임워크

📝 원문 정보

• Title: ReadyPower: A Reliable, Interpretable, and Handy Architectural Power Model Based on Analytical Framework
• ArXiv ID: 2512.14172
• 발행일: 2025-12-16
• 저자: Qijun Zhang, Shang Liu, Yao Lu, Mengming Li, Zhiyao Xie

📝 초록 (Abstract)

전력은 현대 프로세서 설계의 주요 목표이며, 이를 위해 정확하면서도 효율적인 전력 모델링 기술이 필요합니다. 아키텍처 수준의 전력 모델은 초기 전력 최적화와 설계 공간 탐색에 필수적입니다. 그러나 고전적인 분석형 아키텍처 수준의 전력 모델(McPAT 등)은 상당한 오류를 보이고 있습니다. 최근 출현한 기계 학습(ML)-기반 전력 모델은 연구 논문에서 우수한 정확도를 보이지만, 산업에서는 널리 채택되지 않고 있습니다. 본 연구는 ML-기반 전력 모델의 세 가지 내재적 한계점을 지적합니다: 신뢰성 부족, 해석 가능성 제약, 사용 난이도. 이 연구는 신뢰성 있고 해석 가능하며 편리한 ReadyPower라는 새로운 분석형 전력 모델링 프레임워크를 제안합니다. 고전적인 분석형 전력 모델의 저정확도 원인은 실제 프로세서 구현과 아키텍처 수준의 분석 모델 간의 불일치에 있습니다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 McPAT 분석 모델에 아키텍처, 구현, 기술 수준의 매개변수를 도입하여 ReadyPower를 구축합니다. 실험 결과, 다양한 훈련 시나리오에서 평균적으로 ReadyPower는 ML-기반 베이스라인보다 20% 이상 낮은 절대 백분율 오차(MAPE)와 0.2 이상 높은 상관 계수 R을 달성했습니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

본 논문의 핵심은 현대 프로세서 설계에서 전력 모델링의 중요성을 강조하고, 이를 위해 고전적인 분석형 아키텍처 수준의 전력 모델과 ML-기반 전력 모델의 한계를 지적하며 새로운 접근 방식을 제안하는 것입니다. ReadyPower 프레임워크는 기존의 문제점을 해결하기 위해 다양한 수준의 매개변수를 도입하여 McPAT 분석 모델에 통합함으로써, 고정밀도와 신뢰성을 제공합니다.

ReadyPower의 주요 장점은 세 가지입니다: 첫째, 신뢰성. ReadyPower는 실제 프로세서 구현과 아키텍처 수준의 분석 모델 간의 불일치를 해결함으로써 고정밀도를 달성하고 있습니다. 둘째, 해석 가능성. ReadyPower는 다양한 매개변수를 통해 모델이 어떻게 작동하는지 쉽게 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 셋째, 편리성. ReadyPower는 사용하기 쉽도록 설계되어 있어 프로세서 설계자들이 쉽게 적용하고 활용할 수 있습니다.

실험 결과에 따르면, ReadyPower는 BOOM과 XiangShan CPU 아키텍처에서 ML-기반 베이스라인보다 20% 이상 낮은 MAPE와 0.2 이상 높은 상관 계수 R을 달성했습니다. 이 결과는 ReadyPower가 고정밀도와 신뢰성을 제공함으로써 현대 프로세서 설계에서 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

📸 추가 이미지 갤러리

Reference