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Lec 26 · Power & Energy (Dennard scaling 종료, dynamic/static power, DVFS)

정밀 정리 · 검증 2026-09-24 08:47

1개요

1.1Lec18 전체(ca_L18 37쪽): power 가 성능·열·비용을 제한하는 이유와 Dennard scaling 종료 → power wall
1.2mobile(big.LITTLE)·desktop(Turbo)·data center(비용, TPU air cooling) 사례
1.3power vs energy·EDP, CMOS water analogy 로 dynamic(capacitive, short-circuit)·static(leakage) 전력의 원인
1.4절감 기법: V·C·activity 감소, clock gating, multi-Vt·reverse body bias·power gating, DVFS·P/C-state, energy proportionality

2섹션별 정리 상황·문제 → 원인 → 해결

2.10:30–4:48왜 power 가 문제인가
상황·문제power 는 성능 제한(dark silicon), 열 방출, 전력 공급 비용 세 측면에서 문제
원인모든 transistor 를 켜면 전력이 너무 커서 일부만 켤 수 있음 (2008년 예측: 22nm 25%, 11nm 10%)
해결열이 많으면 packaging 비용 증가·thermal throttling, 배터리 용량·전기요금도 전력에 비례해 증가
  • dark silicon(다크 실리콘): 전력 한계 때문에 동시에 켤 수 없는 chip 영역
  • GPU 여러 개를 냉각이 부족한 server 에 두면 온도 상승 → frequency throttling
  • mobile 은 배터리 무게·비용, server·WSC 는 전기요금이 문제
p.2
2.1.1 · p.2 · 0:49
2.1.r.1Wikipedia: Dark silicon ↗ · TDP 제약 때문에 동시에 켤 수 없는 회로의 정의
2.1.r.2Wikipedia: Thermal design power ↗ · TDP 정의: 냉각계가 지속적으로 제거하도록 설계된 열
2.24:48–12:28Dennard scaling 과 그 종료, power wall
상황·문제세대마다 transistor 2배, 같은 전력에서 40% 빠른 clock — 2000년대까지 성능 향상의 원동력
원인치수·전압 ×0.7 → 면적 0.5, C 0.7, f 1.4 → Power=C·f·V² 가 0.5. 그러나 leakage·threshold voltage 를 무시했고 2000년대 중반 종료
해결frequency·single-thread 성능 정체, 늘어난 transistor 는 cache·core 수 증가로 사용. power density 추세가 계속됐다면 nuclear reactor 수준 → power wall
  • Moore's law = transistor 밀도, Dennard scaling = 전압·전력 scaling
  • 2000년대 이후 frequency 정체 (log scale 그래프)
  • microprocessor 가 power-limited 가 됨, 밀도 향상은 둔화된 채 지속
p.3
2.2.1 · p.3 · 4:48
p.4
2.2.2 · p.4 · 9:19
p.5
2.2.3 · p.5 · 11:37
2.2.r.1Wikipedia: Dennard scaling ↗ · MOSFET scaling 규칙과 2005~2007년경 붕괴(leakage·threshold voltage)
2.2.r.2Wikipedia: Moore's law ↗ · transistor 수가 약 2년마다 2배
2.312:28–18:57Mobile system 의 power 문제와 big.LITTLE
상황·문제최근 smartphone CPU peak power 가 TDP(3.5W) 를 크게 초과, 예전엔 display 가 최대 소비원
원인CPU 전력 증가가 배터리 용량 증가 요구의 일부 원인 (display 전력은 오히려 감소)
해결ARM big.LITTLE: in-order LITTLE(Cortex-A7) + out-of-order big(Cortex-A15), 부하에 따라 OS 가 core 간 task 이동. 최근 AP 는 prime core 까지 3종
  • 같은 성능에서 LITTLE 이 훨씬 효율적, 일정 성능 이상은 big 필요
  • mobile CPU: single-core → multi-core → heterogeneous multi-core, cache 용량 증가
  • big core 는 pipeline 이 깊어 clock 이 높음, 최근 mobile core 는 3GHz 근접
p.6
2.3.1 · p.6 · 12:28
p.7
2.3.2 · p.7 · 14:24
p.9
2.3.3 · p.9 · 18:32
2.3.r.1Wikipedia: ARM big.LITTLE ↗ · 저전력 LITTLE core + 고성능 big core 이종 구성
2.3.r.2Halpern et al. HPCA'16 companion data (GitHub) ↗ · p6·p8 출처 논문 'Mobile CPU's Rise to Power' 의 측정 데이터
2.3.r.3Wikipedia: Thermal design power ↗ · TDP 정의: 냉각계가 지속적으로 제거하도록 설계된 열
2.418:57–20:49Desktop·Server CPU 의 power 문제
상황·문제core 들은 최고 clock 으로 설계됐지만 모두 동시에 최고 clock 으로 돌릴 수 없음
원인TDP 한계가 core clock frequency 를 제한 (dark silicon 의 한 형태)
해결1 core 만 켜면 3.20GHz, 2 core 3.06GHz, 4 core 전부면 2.26GHz (Intel Core i7-920XM Turbo)
  • 다른 core 를 끄고 한 core 를 peak clock 으로 돌리거나, 전부 켜고 낮은 clock 사용
p.10
2.4.1 · p.10 · 19:18
2.4.r.1Wikipedia: Intel Turbo Boost ↗ · 활성 core 수·전력·열 한도에 따라 frequency 를 올리는 방식
2.520:49–25:54Data center 의 power 문제와 TPU 냉각
상황·문제data center 월 비용 중 power distribution & cooling 과 전기요금을 합치면 1/4 이상
원인고전력은 전기요금뿐 아니라 인프라 비용도 키움. TPUv3(450W) 는 liquid cooling 이 필요 (TPUv1 75W·TPUv2 280W 는 air cooled)
해결liquid cooling 은 인접 rack 배치 필요 → 학습용 supercomputer 는 괜찮지만, 사용자 가까이 전 세계에 배치해야 하는 inference DSA 는 air-cooled 여야 함 (Jouppi ISCA'21)
  • 3년 server·10년 infrastructure 상각 기준 비용 분해
  • TPUv4i 의 i = inference, 4 = 4세대
  • training 과 inference accelerator 는 전력 요구가 다름
p.11
2.5.1 · p.11 · 20:49
2.5.r.1Perspectives (James Hamilton): Overall Data Center Costs ↗ · p11 pie chart 원출처: 3년 server·10년 infrastructure 상각 월 비용 분해
2.5.r.2Jouppi et al., Ten Lessons From Three Generations Shaped Google's TPUv4i (ISCA'21, PDF) ↗ · Lesson ⑤ 'Inference DSAs need air cooling for global scale' 원문 (TPUv3 450W liquid cooling)
2.5.r.3Wikipedia: Tensor Processing Unit ↗ · TPU 세대 개요, v4i 는 liquid cooling 불필요
2.625:54–32:26Power vs Energy, EDP
상황·문제power(W) 는 배터리 수명·packaging 한계를, energy(J)=power×delay 는 총 작업 비용을 결정
원인low-power ≠ low-energy: 전력을 줄여도 실행시간이 늘면 energy 가 같거나 커짐. 다른 component(memory 등)도 늘어난 시간 동안 전력 소비
해결energy 는 전력 곡선 아래 면적. 성능도 함께 볼 때 EDP(Energy-delay product)=energy×t, 같은 energy 면 빠른 쪽이 EDP 우수
  • 1554~1625s 는 질문·출석 확인
  • Approach 1(고전력·단시간) 과 Approach 2(저전력·장시간) 의 energy 가 비슷할 수 있음
p.12
2.6.1 · p.12 · 27:05
p.13
2.6.2 · p.13 · 30:30
2.732:26–34:59Power 의 분류: dynamic vs static
상황·문제전력은 dynamic(switching) 과 static(leakage) 으로 나뉨
원인dynamic = capacitive(0→1, 1→0 충·방전) + short-circuit(전이 순간 VDD-GND 연결). static = 활동과 무관하게 켜져 있으면 소비
해결대부분 dynamic 이 지배적이나 idle core 에서는 static 이 상대적으로 중요
  • 연구는 주로 capacitive 에 집중, 최근에는 다른 요소도
p.14
2.7.1 · p.14 · 32:43
2.7.r.1Wikipedia: CMOS ↗ · CMOS inverter·NAND 구조, static/dynamic·short-circuit 전력 소산
2.834:59–38:51CMOS transistor 와 기본 logic gate
상황·문제전력 원인을 이해하려면 CMOS 동작을 알아야 함
원인NMOS 는 gate=1 일 때 닫힘(연결), PMOS 는 gate=0 일 때 닫힘
해결inverter = PMOS 1 + NMOS 1. NAND = PMOS 병렬 + NMOS 직렬, NOR = PMOS 직렬 + NMOS 병렬, AND/OR = NAND/NOR + inverter
  • 입력 0 → PMOS 가 VDD 를 출력에 연결, NMOS 는 GND 와 차단 → 출력 1
p.16
2.8.1 · p.16 · 35:33
p.17
2.8.2 · p.17 · 36:15
2.8.r.1Wikipedia: CMOS ↗ · CMOS inverter·NAND 구조, static/dynamic·short-circuit 전력 소산
2.938:51–49:41CMOS water analogy: delay 와 switching energy
상황·문제전하=물, 전압=높이, 전류=유량, capacitance=용기 단면적으로 inverter 를 물 회로로 설명
원인입력 쪽(gate·metal interconnect)과 출력 쪽(fanout·diffusion·interconnect) capacitance 가 용기. switching 때마다 채운 물(전하)을 GND 로 버림 → energy 소비·열
해결propagation delay = 출력 용기(capacitor) 를 50% 채우는 시간. load capacitance·fanout 이 크면 느림. 전류를 키우려 transistor 를 키우면 C 도 증가. switching 당 energy 는 전류와 무관 (옮긴 전하량에 의존)
  • 두 inverter 연결 예: 입력 0→1 후 중간 노드 방전, 이후 출력 충전
  • 질문 답: capacitor 에 저장된 energy 는 (도중에 되돌리지 않으면) 전부 열로 소실
p.19
2.9.1 · p.19 · 39:38
p.21
2.9.2 · p.21 · 43:06
p.23
2.9.3 · p.23 · 46:30
2.1049:41–57:04Dynamic (capacitive) power 와 clock gating
상황·문제Power ~ ½CV²Af: C(wire 길이·transistor 크기), V(공정마다 감소), A(activity factor), f(증가)
원인activity factor 는 cycle 마다 switching 하는 비율(실제로 1 은 아님), V 는 제곱으로 작용
해결V_DD 감소(제곱 효과, 단 frequency 도 낮아짐), C_L 감소(성능도 개선), switching activity 감소 → clock gating: AND gate 로 idle unit 의 clock 차단
  • clock gating 은 gate delay 추가로 clock skew 증가, 면적·설계 복잡도 증가
  • switching activity 는 logic·architecture 결정의 영향
p.24
2.10.1 · p.24 · 49:48
p.25
2.10.2 · p.25 · 53:05
p.26
2.10.3 · p.26 · 55:05
2.10.r.1Wikipedia: Dynamic voltage scaling ↗ · switching power = αCV²f, 전압을 낮춰 전력 절감
2.10.r.2Wikipedia: Clock gating ↗ · clock 을 끊어 dynamic power 를 줄이는 기법
2.10.r.3Wikipedia: Clock skew ↗ · 같은 clock 이 부위별로 다른 시각에 도착하는 현상
2.1157:04–59:26Short-circuit power
상황·문제입력 신호 기울기가 유한해 전이 중 NMOS·PMOS 가 동시에 도통 → VDD-GND 직접 경로
원인Power_SC ~ t_sc·V·I_peak: 전이 시간·기울기와 transistor 크기·공정·C_L 로 정해지는 I_peak
해결입력·출력 rise/fall time 을 맞추어 최소화. architecture 해법은 거의 없음, 다행히 상대 비중은 줄어드는 중
p.27
2.11.1 · p.27 · 57:18
p.28
2.11.2 · p.28 · 58:05
2.11.r.1Wikipedia: CMOS ↗ · CMOS inverter·NAND 구조, static/dynamic·short-circuit 전력 소산
2.1259:26–1:09:03Leakage 와 static power 절감, power gating
상황·문제transistor 가 꺼져 있어도 subthreshold current 가 흘러 static power 발생
원인subthreshold current 는 온도 상승·threshold voltage 감소에 따라 지수적으로 증가 (냉각이 중요한 또 다른 이유). gate leakage 는 oxide 두께 의존, 둘 다 stacking·입력 패턴 의존
해결설계 시: 적고 작은 transistor, stacking, multi-threshold 공정(critical path 밖은 high-Vt). 실행 시: reverse body bias(low-leakage sleep, 상태 유지), power gating(header/footer switch, zero-leakage 이나 상태 소실·전환 overhead)
  • 4 core 전부 power gating 시 leakage 1.9% (>20x 절감, Jotwani JSSC 2011)
  • power gating 단점: switch 로 logic delay 증가, 전압 강하로 더 높은 외부 전압 필요, wake-up 중 전력 소비·작업 불가
p.29
2.12.1 · p.29 · 59:26
p.30
2.12.2 · p.30 · 1:02:40
p.31
2.12.3 · p.31 · 1:06:48
2.12.r.1Wikipedia: Subthreshold conduction ↗ · threshold voltage 아래에서 흐르는 off-state leakage
2.12.r.2Wikipedia: Power gating ↗ · header/footer switch 로 leakage 차단, 진입·복귀 overhead
2.131:09:03–1:15:12DVFS 와 P-state·C-state
상황·문제workload 에 idle 시간이 있으면 최고 성능이 항상 필요하지 않음
원인Power ∝ V²f 이므로 f 와 V 를 함께 낮추면 전력이 크게 줄어듦 (dynamic·static 모두 절감)
해결deadline 을 지키는 한도에서 f·V 를 절반으로 → power 1/8, 시간 2배 → energy 1/4 (75% 절감). CPU 는 P-state(동작 중 V/f)와 C-state(idle 깊이) 제공
  • V 와 f 는 제한된 범위에서 비례한다고 근사
  • C1/C2 halt·f 감소 → C3/C4 cache·core 상태 유지 → C5 cache flush → C6 core off, 상태를 DRAM 에 저장. 깊을수록 복귀가 느림
p.32
2.13.1 · p.32 · 1:09:11
p.33
2.13.2 · p.33 · 1:10:59
p.34
2.13.3 · p.34 · 1:12:59
2.13.r.1Wikipedia: Dynamic voltage scaling ↗ · switching power = αCV²f, 전압을 낮춰 전력 절감
2.13.r.2Wikipedia: ACPI ↗ · processor C-state(C0~C3)·P-state 정의
2.141:15:12–1:18:20AMD APU thermal profile 과 energy proportionality
상황·문제CPU+GPU 통합 chip 에서 workload 종류에 따라 발열 위치가 다름. server 는 idle 에도 큰 전력 소비
원인예시 server: idle 약 175W, full load 약 250W → 부하가 낮을 때 performance/W 가 급락 (100% 1,214 vs 10% 175)
해결energy-proportional 시스템: idle 시 거의 0W, 활동에 비례해 전력 증가. data center server utilization 은 보통 50% 미만이라 저부하 효율이 중요
  • CPU-centric 이면 CPU 영역, GPU-centric 이면 GPU 영역이 뜨거움 (Naffziger, VLSI 2011)
p.35
2.14.1 · p.35 · 1:14:54
p.36
2.14.2 · p.36 · 1:15:42
2.14.r.1Barroso & Hölzle, The Case for Energy-Proportional Computing (IEEE Computer 2007, PDF) ↗ · energy proportionality 원 논문, server 는 대부분 10~50% utilization
2.14.r.2Wikipedia: Energy proportional computing ↗ · energy proportionality 정의와 지표
2.151:18:20–1:19:10마무리 및 추천 독서
상황·문제질문 받고 종료, 추천 독서는 교과서 Chapter 1.5 (다음 수업 수요일)
p.37
2.15.1 · p.37 · 1:18:29
2.15.r.1Hennessy & Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach 6th ed. (Elsevier) ↗ · 추천 독서 Chapter 1.5 (Trends in Power and Energy)

3핵심 개념

3.1Dennard scaling(데나드 스케일링)
치수·전압 ×0.7 이면 면적 0.5, f 1.4, power 0.5 → 같은 전력에서 transistor 2배·40% 빠름. 2000년대 중반 종료
3.1.r.1Wikipedia: Dennard scaling ↗ · MOSFET scaling 규칙과 2005~2007년경 붕괴(leakage·threshold voltage)
3.2dark silicon(다크 실리콘)
전력 한계 때문에 동시에 켤 수 없는 chip 영역
3.2.r.1Wikipedia: Dark silicon ↗ · TDP 제약 때문에 동시에 켤 수 없는 회로의 정의
3.3TDP(thermal design power, 열 설계 전력)
냉각계가 지속적으로 제거할 수 있는 열. mobile CPU peak power 는 이를 크게 초과
3.3.r.1Wikipedia: Thermal design power ↗ · TDP 정의: 냉각계가 지속적으로 제거하도록 설계된 열
3.4EDP(Energy-delay product)
energy × 실행시간. energy 와 성능을 함께 평가
3.5dynamic power(동적 전력)
Power ~ ½CV²Af, switching 시 capacitor 충·방전으로 소비
3.5.r.1Wikipedia: Dynamic voltage scaling ↗ · switching power = αCV²f, 전압을 낮춰 전력 절감
3.6short-circuit power(단락 전력)
전이 중 NMOS·PMOS 동시 도통으로 VDD-GND 직류 경로, Power_SC ~ t_sc·V·I_peak
3.6.r.1Wikipedia: CMOS ↗ · CMOS inverter·NAND 구조, static/dynamic·short-circuit 전력 소산
3.7subthreshold leakage(문턱전압 이하 누설)
꺼진 transistor 에 흐르는 전류, 온도↑·Vth↓ 에 지수적으로 증가
3.7.r.1Wikipedia: Subthreshold conduction ↗ · threshold voltage 아래에서 흐르는 off-state leakage
3.8clock gating(클럭 게이팅)
idle unit 의 clock 을 AND gate 로 차단해 activity factor 감소, 대가로 clock skew·면적
3.8.r.1Wikipedia: Clock gating ↗ · clock 을 끊어 dynamic power 를 줄이는 기법
3.9power gating(파워 게이팅)
header/footer switch 로 전원 차단해 leakage 제거, 상태 소실·wake-up overhead
3.9.r.1Wikipedia: Power gating ↗ · header/footer switch 로 leakage 차단, 진입·복귀 overhead
3.10DVFS(Dynamic voltage & frequency scaling)
필요한 만큼만 V·f 를 낮춤. V,f 를 절반으로 하면 power 1/8, energy 1/4
3.10.r.1Wikipedia: Dynamic voltage scaling ↗ · switching power = αCV²f, 전압을 낮춰 전력 절감
3.11energy proportionality(에너지 비례성)
전력이 활동 수준에 비례, idle 시 거의 0W 가 이상
3.11.r.1Barroso & Hölzle, The Case for Energy-Proportional Computing (IEEE Computer 2007, PDF) ↗ · energy proportionality 원 논문, server 는 대부분 10~50% utilization
3.11.r.2Wikipedia: Energy proportional computing ↗ · energy proportionality 정의와 지표

4스스로 확인

4.1Dennard scaling 에서 치수·전압이 ×0.7 이면 power 가 0.5 가 되는 계산은?
답
C 0.7 × f 1.4 × V² 0.49 ≈ 0.5
4.2low-power 가 low-energy 가 아닐 수 있는 이유는?
답
energy = power × time. 전력을 줄여도 시간이 늘면 energy 가 같거나 커지고, 다른 component 도 그 시간 동안 전력을 씀
4.3DVFS 로 V·f 를 절반으로 하면 power·energy 는?
답
power ∝ V²f → 1/8, 시간 2배 → energy 1/4 (75% 절감)
4.4power gating 이 reverse body bias 보다 나은 점과 대가는?
답
leakage 를 거의 0 으로(zero-leakage), 대신 상태를 잃고 wake-up 시간·전력 overhead
4.5inference DSA 가 air-cooled 여야 하는 이유(Jouppi ISCA'21)?
답
저지연을 위해 전 세계 여러 data center 에 흩어 배치해야 하는데 liquid cooling 은 인접 rack 공간·인프라가 필요

5참고 자료

5.1Hennessy & Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach 6th ed. (Elsevier) ↗ · 추천 독서 Chapter 1.5 (Trends in Power and Energy)
5.2Wikipedia: Dennard scaling ↗ · MOSFET scaling 규칙과 2005~2007년경 붕괴(leakage·threshold voltage)
5.3Jouppi et al., Ten Lessons From Three Generations Shaped Google's TPUv4i (ISCA'21, PDF) ↗ · Lesson ⑤ 'Inference DSAs need air cooling for global scale' 원문 (TPUv3 450W liquid cooling)
5.4Barroso & Hölzle, The Case for Energy-Proportional Computing (IEEE Computer 2007, PDF) ↗ · energy proportionality 원 논문, server 는 대부분 10~50% utilization
5.5Perspectives (James Hamilton): Overall Data Center Costs ↗ · p11 pie chart 원출처: 3년 server·10년 infrastructure 상각 월 비용 분해

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