최근 마이크로프로세서의 공정 기술이 발전함에 따라 프로세서 칩의 전력 밀도가 높아지고, 그 결과로 발열량이 증가하여 신뢰성을 떨어뜨리며, 성능에도 영향을 끼치고 있다. 기존 연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 사용한 전력과 발열 모델을 사용하여 예측하고 대처하는 방법으로 이 문제를 해결하고자 하였다. 하지만 초기에 모델을 정립할 때는 별도의 기기를 통해 수동으로 전력을 측정해야 하므로 그 결과들이 널리 사용되기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 일정한 작업을 반복하는 프로세서가 도달하는 열 평형 상태의 특성을 바탕으로 별도의 기기 없이 전력과 발열 모델을 자동으로 계산하는 방법을 고안하였다. 이렇게 계산한 발열 모델로 온도를 예측한 결과 평균 $1^{circ}C$ 내외의 오차가 관찰되었다. 모델의 계산이 용이해지면서 이를 이용한 방안들이 널리 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
As the manufacturing technology of microprocessors advance, the power density of chips have also increased. This has led to an increase of heat dissipation which is having negative affects on reliability and performance. Previous research has attempted to solve this problem by forecasting and managing heat dissipation via an energy consumption model based on Hardware Performance Counters. However, such result could not be widely applied because the initial calculation of the model for individual systems required additional external machinery and human work. This paper describes a novel method of calculating the power consumption model without any additional hardware through regression-analyzing various processor states when its temperature is steady. When used to predict core temperatures, results from interim models showed less than 3 degress of error. By making the model calculation easy and automatic, it will be possible to widely use solution utilizing such methods.
