Abstract-Computing har nyligen nått en brytpunkt med införandet av multicore processorer. Parallellismen på trådnivå fördubblas ungefär vartannat år. Koncurrency lämpar sig naturligt för att tillåta ett program för att handla prestanda för energibesparing genom att reglera antalet aktiva kärnor; men på flera områden, användare är ovilliga att offra prestanda för att spara ström. Vi presenterar en förutsägelsemodell för att identifiera energieffektiva driftpunkter för konvergens i väl avstämda multitrådade vetenskapliga tillämpningar och ett runtime-system som använder levande programanalys för att optimera applikationer dynamiskt. Vi beskriver en dynamisk fasmedveten prestandaförutsägelsemodell som kombinerar multivariat regressionsteknik med runtime-analys av data som samlats in från maskinvarueventsräknare för att hitta optimala driftpunkter för konvergens. Med hjälp av vår modell, utvecklar vi en förutsägelse-driven fas-medveten runtime optimering system som stryper konvergens så att strömförbrukningen kan minskas och prestanda kan ställas in på knät av skalbarhetskurvan för varje programfas. Användningen av förutsägelse minskar omkostnaderna för att söka i optimeringsutrymmet samtidigt som man uppnår nära optimal prestanda och energibesparing. En grundlig utvärdering av vår strategi visar en minskning av energiförbrukningen på 10,8 procent, samtidigt med en förbättring i prestanda på 17,9 procent, vilket resulterar i energibesparingar på 26,7 procent.
ACTOR REF justerar trådräkning för effekt- och prestandaoptimering baserat på en förutsägelsemodell som kräver maskinvaruprestandaräknare.
Prediction-Based Power-Performance Adaptation of Multithreaded Scientific Codes
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}