Prestandahändelser eller prestandaräknare (PMC) är nu de dominerande prediktorvariablerna för modellering av energiförbrukning. Moderna hårdvaruprocessorer ger en stor uppsättning av PMC. Bestämning av den bästa delen av PMCs för energiprediktiv modellering är en icke-trivial uppgift med tanke på att alla PMCs inte kan fastställas med hjälp av en enda applikation kör. Flera tekniker har utarbetats för att ta itu med denna utmaning. Vissa tekniker bygger på en statistisk metod, men vissa använder expertråd för att välja en undergrupp (som kanske inte nödvändigtvis erhålls i en applikationskörning) som enligt experternas uppfattning är betydande bidragande faktorer till energiförbrukningen. De befintliga teknikerna har dock inte ansetts vara en grundläggande egenskap hos prediktorvariabler som i första hand borde ha använts för att avlägsna PMC som inte är lämpliga för modellering av energi. Vi tar upp det här förbiseendet i den här tidningen. Vi föreslår ett nytt urvalskriterium för PMC som kallas additivitet, som kan användas för att bestämma den delmängd av PMC som potentiellt kan användas för tillförlitlig energiprediktiv modellering. Det bygger på den experimentella observationen att energiförbrukningen vid ett seriellt utförande av två tillämpningar är summan av den energiförbrukning som observerats för det enskilda genomförandet av varje tillämpning. En linjär prediktiv energimodell är konsekvent om och endast om dess prediktorvariabler är additiva i den meningen att vektorn för prediktorvariabler för ett seriellt utförande av två tillämpningar är summan av vektorer för det enskilda utförandet av varje applikation. Kriteriet bygger därför på en enkel och intuitiv regel att värdet av en PMC för en seriekörning av två applikationer är lika med summan av dess värden som erhållits för den enskilda utförandet av varje ansökan. PMC är märkt som icke-additiv på en plattform om det finns en applikation för vilken det beräknade värdet skiljer sig avsevärt från det värde som observerats för applikationsutförandet på plattformen. Användningen av icke-additiva PMC i en modell gör det inkonsekvent. Vi studerar additionaliteten hos PMCs som erbjuds av den populära toppmoderna verktyg, Likwid och PAPI, genom att använda en detaljerad experimentell metod på en modern Intel Haswell multicore server CPU. Vi visar att många PMC i Likwid och PAPI som ofta används i modeller som viktiga prediktorvariabler är icke-additiva. Detta ifrågasätter tillförlitligheten och den rapporterade exaktheten i dessa modeller.
Egenskaperna hos additionaliteten hos PMCs introduceras först i REF.
Additivity: A Selection Criterion for Performance Events for Reliable Energy Predictive Modeling
{'venue': 'Supercomputing Frontiers and Innovations', 'journal': 'Supercomputing Frontiers and Innovations', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}