Energieffektivitet och energiproportionell databehandling har blivit ett centralt fokus i företagsserverarkitekturen. När termiska och elektriska begränsningar begränsar systemets effekt, och datacenteroperatörerna blir mer medvetna om energikostnaderna, blir energieffektiviteten viktig i hela systemet. Det finns många förslag på att skala energi på datacenter- och servernivå. En viktig del av servereffekten, minnet, är dock fortfarande till stor del oadresserad. Vi föreslår minne dynamisk spänning / frekvensskalning (DVFS) för att ta itu med detta problem, och utvärdera en enkel algoritm i ett verkligt system. Som vi visar, i en typisk serverplattform, förbrukar minne 19% av systemets effekt i genomsnitt medan du kör SPEC CPU2006 arbetsbelastningar. Medan ökande kärnantal kräver mer bandbredd och driver minnesfrekvensen uppåt, kräver många arbetsbelastningar mycket mindre än topp bandbredd. Dessa arbetsbelastningar får minimal effekt när minnesfrekvensen minskar. När frekvensen minskar kan spänningen också minskas. Vi demonstrerar en stor möjlighet till minneseffektreducering med en enkel styralgoritm som justerar minnesspänning och frekvens baserat på minnesbandbreddutnyttjande. Vi utvärderar minne DVFS i ett verkligt system, emulerar reducerad minnesfrekvens genom att ändra timing register och använda en analytisk modell för att beräkna effektminskning. Med ett genomsnitt på 0,17% nedgång, visar vi 10,4% genomsnitt (20,5% max) minneseffekt minskning, vilket ger 2,4% genomsnitt (5,2% max) hela systemet energiförbättring.
Förutom frekvensskalning, David et al. REF föreslår att DRAM-tillförselspänningen ska skalas tillsammans med minneskanalfrekvensen, baserat på minnesbandbreddsutnyttjandet av applikationer.
Memory power management via dynamic voltage/frequency scaling
{'venue': "ICAC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}