<html><body>Colloquium Speaker <br>Thomas Wenisch, University of Michigan <br>Monday, December 8, 4:30pm <br>Computer Science 105 <br><br>Computational Sprinting <br><br>Although
 transistor density continues to increase, power density is increasing 
each chip generation. Particularly in mobile devices, which have limited
 cooling options, these trends lead to "dark silicon" in which sustained
 chip performance is limited primarily by power rather than area. 
However, many mobile applications do not demand sustained performance; 
rather they comprise short bursts of computation in response to sporadic
 user activity. <br><br>To improve responsiveness for such applications,
 this talk describes "computational sprinting ", in which the system 
activates otherwise powered-down cores for brief bursts of intense 
parallel computation. During a sprint the chip temporarily exceeds its 
sustainable thermal power budget to provide instantaneous throughput, 
after which the chip must return to nominal operation to cool down. To 
enable longer sprints , we describe a thermal design that incorporates 
phase-change materials to provide thermal capacitance. Results indicate 
that sprinting can both provide large improvements in responsiveness 
while actually saving energy due to race-to-idle effects. <br><br>Thomas
 Wenisch is an Associate Professor of Computer Science and Engineering 
at the University of Michigan, specializing in computer architecture. 
His prior research includes memory streaming for commercial server 
applications, multiprocessor memory systems, memory disaggregation, and 
rigorous sampling-based performance evaluation methodologies. His 
ongoing work focuses on computational sprinting , server and data center
 architectures, programming models for byte-addressable NVRAM, and 
architectures to enable hand-held 3D ultrasound . Wenisch received the 
NSF CAREER award in 2009. Prior to his academic career, Wenisch was a 
software developer at American Power Conversion, where he worked on data
 center thermal topology estimation. He received his Ph.D. in Electrical
 and Computer Engineering from Carnegie Mellon University. <br><br></body></html>