Energiförbrukningen och energieffektiviteten håller på att bli kritiska aspekter i utformningen och driften av storskaliga HPC-anläggningar, och det är enhälligt erkänt att framtida superdatorer i exaskala kommer att begränsas kraftigt av deras effektbehov. Till nuvarande elkostnader kan driften av ett HPC-system under dess livstid redan vara i nivå med den initiala installationskostnaden. Dessa begränsningar i energiförbrukningen, och de fördelar som en mer energieffektiv HPC-plattform kan ha på andra samhällsområden, har motiverat HPC-forskaren att undersöka användningen av energieffektiv teknik som ursprungligen utvecklats för de inbyggda och särskilt mobila marknaderna. Lägre effekt innebär dock inte alltid lägre energiförbrukning, eftersom genomförandetiden ofta också ökar. För att uppnå konkurrenskraftiga resultat måste applikationerna sedan effektivt utnyttja ett större antal processorer. I den här artikeln diskuterar vi hur applikationer effektivt kan utnyttja denna nya klass av lågeffektarkitekturer för att uppnå konkurrenskraftig prestanda. Vi utvärderar om de kan dra nytta av den ökade energieffektivitet som arkitekturen förväntas uppnå. De tillämpningar som vi anser omfatta tre olika klasser av numeriska lösningsmetoder för partiella differentialekvationer, nämligen en låg-order finita element multigrid lösare för enorma gles linjära system av ekvationer, en Lattice-Boltzmann kod för vätskesimulering, och en hög-order spektral element metod för akustisk eller seismisk vågförökning modellering. Vi utvärderar svag och stark skalbarhet på ett kluster av 96 ARM Cortex-A9 dubbelkärniga processorer och visar att det ARM-baserade klustret kan vara effektivare när det gäller energi till lösning vid utförande av de tre applikationerna jämfört med en x86-baserad referensmaskin.
År 2013, Goeddeke et al. presenterade ett dokument om energi-till-lösning jämförelser mellan olika arkitekturer för olika klasser av numeriska metoder för partiella olika ekvationer REF.
Energy efficiency vs . performance of the numerical solution of PDEs : an application study on a low-power ARM-based cluster
{'venue': 'J. Comput. Phys.', 'journal': 'J. Comput. Phys.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}