Abstract-Accurate komponent-nivå effektmätningar är idag avgörande för design och optimering av högpresterande datorsystem (HPC) och applikationer. Särskilt som fler och mer heterogena HPC-system utvecklas, har karakteriseringarna av GPU-kraftprofiler blivit extremt avgörande eftersom, även om GPU:er ger exceptionell prestanda, de konsumerar betydande mängder kraft. För närvarande finns det olika mekanismer för profilering av GPU-krafter tillgängliga, men det finns inget standardmässigt sätt att bedöma kvaliteten på sådana profileringssystem. För att ta itu med denna fråga utvecklar vi i detta dokument en bedömningsmetod för att bedöma kvaliteten och prestandan hos själva profileringsmekanismen. Särskilt presenterar vi bedömningar av fyra olika GPU-kraft profilering tekniker: (i) Nvidias NVML via Allinea MAP, (ii) Nvidias NVML via direktläsningar, och (iii) Penguin Computing's PowerInsight (PI) via två leverantörer tillhandahålls förare, och (iv) PowerInsight via Allinea MAP. Dessutom diskuterar vi effekterna av rörliga medelfilter för att förklara de långsamma variationerna i några av de uppmätta effektprofilerna. Baserat på vår bedömning, GPU-kraftprofilering mekanism med PI-enhet överträffar de andra systemen genom att tillförlitligt mäta mark-truth effektprofil som genereras av en GPU stresstest riktmärke.
Nyligen, Sen et al. REF gav en bedömning för att bedöma kvaliteten och prestandan hos mekanismerna för energiprofilering med hjälp av hård- och programvaruteknik.
Quality Assessment of GPU Power Profiling Mechanisms
{'venue': '2018 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW)', 'journal': '2018 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}