GPU arkitekturer blir allt viktigare i multi-core eran på grund av deras höga antal parallella processorer. Prestandaoptimering för flerkärniga processorer har varit en utmaning för programmerare. Dessutom är det ännu svårare att optimera för energiförbrukning. Tyvärr, som ett resultat av det stora antalet processorer, har energiförbrukningen hos många huvudprocessorer som GPUs ökat avsevärt. Därför föreslår vi i detta dokument en integrerad modell för beräkning av effekt och prestanda (IPP) för en GPU-arkitektur för att förutsäga det optimala antalet aktiva processorer för en viss applikation. Den grundläggande intuitionen är att när ett program når den maximala minnesbandbredden, med hjälp av fler kärnor inte resulterar i prestandaförbättringar. Vi utvecklar en empirisk maktmodell för GPU. Till skillnad från de flesta tidigare modeller, som kräver uppmätta exekveringstider, maskinvaruprestandaräknare eller arkitektoniska simuleringar, förutsäger IPP exekveringstider för att beräkna dynamiska effekthändelser. Vi använder sedan resultatet av IPP för att kontrollera antalet körkärnor. Vi modellerar också den ökning av energiförbrukningen som följer av temperaturökningen. Med det förutsagda optimala antalet aktiva kärnor visar vi att vi kan spara upp till 22,09 % av GPU-energiförbrukningen och i genomsnitt 10,99 % av den för de fem bandbreddsbegränsade riktmärkena.
Hong och Kim utvecklar en integrerad modell för effekt- och prestandaprognoser, för att uppskatta det optimala antalet aktiva processorer för en given applikation REF.
An integrated GPU power and performance model
{'venue': "ISCA '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}