Kraft har blivit ett primärt problem för HPC-system. Dynamisk spännings- och frekvensskalning (DVFS) och dynamisk konvergensthrottling (DCT) är två programvaruverktyg (eller rattar) för att minska den dynamiska strömförbrukningen hos HPC-system. Hittills har få verk övervägt den synergistiska integrationen av DVFS och DCT i prestandaanpassade system, och, såvitt vi vet, ingen tidigare forskning har utvecklat applikationsmedvetna samtidiga DVFS- och DCT-styrenheter i verkliga system och parallella programmeringsramar. Vi presenterar en multidimensionell, online prestanda prediktor, som vi använder för att ta itu med problemet med samtidig drifttid optimering av DVFS och DCT på flerkärniga system. Vi presenterar resultat från en implementering av prediktorn i ett runtime-bibliotek kopplat till Intel OpenMP-miljön och körs på en faktisk dual-processor quad-core system. Vi visar att vår prediktor härleder nära-optimala inställningar av de power-aware program anpassning rattar som vi överväger. Vårt övergripande ramverk uppnår betydande minskningar av energi (19% medelvärde) och ED 2 (40% medelvärde), genom samtidiga effektbesparingar (6% medelvärde) och prestandaförbättringar (14% medelvärde). Vi finner också att vårt ramverk överträffar tidigare lösningar som endast anpassar DVFS eller DCT, samt en som successivt tillämpar DCT sedan DVFS. Dessutom visar våra resultat att förutsägelsebaserade system för runtime anpassning jämför gynnsamt och typiskt förbättra på heuristiska sökbaserade metoder i både prestanda och energibesparingar.
Curtis-Maury m.fl. presenterade en online prestanda förutsägelse ram för att ta itu med problemet med samtidig drifttid optimering av DVFS och dynamisk konvergens throttling (DCT) på flerkärniga system REF.
Prediction models for multi-dimensional power-performance optimization on many cores
{'venue': "PACT '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}