Abstract-Bättre energieffektivitet är en pågående utmaning i HPC på grund av det ständigt ökande behovet av prestanda i kombination med makt och ekonomiska begränsningar. Även om GPU-accelererade heterogena datorsystem är kapabla att leverera imponerande prestanda, är det nödvändigt att utforska alla tillgängliga ström-medveten teknik för att möta den oundvikliga energieffektivitetsutmaningen. I detta dokument studerar vi experimentellt effekterna av DVFS på applikationsprestanda och energieffektivitet för GPU-datorer och jämför dem med effekterna av DVFS för CPU-datorer. Baserat på en power-aware heterogen system som innehåller dubbla Intel Sandy Bridge-processorer och den senaste Nvidia K20c Kepler GPU, studien ger många nya insikter, allmänna trender och undantag av DVFS för GPU-datorer. I allmänhet, effekterna av DVFS på en GPU skiljer sig från de av DVFS på en CPU. Till exempel är systemets prestanda och effektförbrukning ungefär proportionellt mot GPU-frekvensen på en GPU som körs med hög prestanda och hög genomströmningsbelastning. Därför, med en tillåten effektgräns, ökar GPU-frekvensen leder till bättre prestanda utan att ådra sig en märkbar ökning av energi. I detta dokument ges vidare detaljerade analytiska förklaringar av orsakerna till de observerade tendenserna och undantagen. De resultat som presenteras i detta dokument har potential att påverka framtida CPU- och GPU-arkitekturer för att uppnå bättre energieffektivitet och peka ut riktlinjer för utformning av effektiva DVFS-scheman för heterogena system.
REF föreslog en GPU DVFS-studie av prestanda och energieffektivitet på Nvidia K20c Kepler GPU och jämförde den med CPU DVFS.
Effects of Dynamic Voltage and Frequency Scaling on a K20 GPU
{'venue': '2013 42nd International Conference on Parallel Processing', 'journal': '2013 42nd International Conference on Parallel Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}