När flera trådar eller processer körs på en multikärnig CPU de tävlar om delade resurser, såsom cacher och minneskontroller, och kan lida prestandanedbrytning så högt som 200%. Vi designar och utvärderar en ny maskininlärningsmodell som uppskattar denna nedbrytning online, på tidigare osedda arbetsbelastningar, och utan att störa utförandet. Vår motivation är att hjälpa datacenter- och HPC-klusteroperatörer att effektivt använda belastningskonsolidering. Konsolidering av datacenter handlar om att placera många program på samma server för att maximera maskinvaruutnyttjandet. I HPC-kluster, processer av samma distribuerade applikationer körs på samma maskin. Konsolidering förbättrar maskinvaruutnyttjandet, men kan offra prestanda när processerna konkurrerar om resurser. Vår modell hjälper till att avgöra när konsolidering är alltför skadligt för prestanda. Vårt arbete är det första att tillämpa maskininlärning till denna problematik, och vi rapporterar om vår erfarenhet skörda fördelarna med maskininlärning samtidigt navigera runt dess begränsningar. Vi visar hur modellen kan användas för att förbättra prestandatroheten och spara energi för HPC arbetsbelastningar.
Dwyer m.fl. utformad och utvärderad en maskininlärning modell som uppskattar prestandanedbrytning av multicore processorer i HPC-centra REF.
A practical method for estimating performance degradation on multicore processors, and its application to HPC workloads
{'venue': "SC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}