Energiminimering av parallella tillämpningar är en växande utmaning för nuvarande och framtida generationer av många centrala datorsystem. I detta dokument föreslår vi en ny och skalbar energiminimeringsmetod som på lämpligt sätt tillämpar DVFS i den sekventiella delen och gemensamt beaktar DVFS och dynamisk kärntilldelning i den parallella delen. Grundläggande för detta tillvägagångssätt är en iterativ inlärningsbaserad kontrollalgoritm som anpassar spännings-/frekvensskalning och kärnalgoritm dynamiskt baserat på förutsägelser om arbetsbelastning och styrs av CPU-prestandaräknare med jämna mellanrum. Anpassningen underlättas genom prestandaanmärkningar i tillämpningskoderna, definierade i ett modifierat OpenMP-runtime-bibliotek. Det föreslagna tillvägagångssättet valideras på en Intel Xeon E5-2630-plattform med upp till 24 processorer som kör NAS-parallellriktmärkesapplikationer. Vi visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt effektivt kan anpassas till olika arkitekturer och kärnfördelningar och minimera energiförbrukningen med upp till 17 procent jämfört med de befintliga tillvägagångssätten för ett givet prestandakrav.
I REF används en energiminimeringsmetod för att korrekt kommentera OpenMP-program.
Adaptive Energy Minimization of OpenMP Parallel Applications on Many-Core Systems
{'venue': "PARMA-DITAM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}