Uppkomsten av energieffektivitet som en primär begränsning i processorer och systemdesign innebär nya utmaningar när det gäller makt- och energimedvetenhet för numeriska bibliotek och vetenskapliga tillämpningar. Strömförbrukning spelar också en viktig roll i utformningen av datacenter, som kan inrymma petascale eller exascale-nivå databehandlingssystem. I dessa extrema skalor blir förståelse och förbättring av energieffektiviteten hos numeriska bibliotek och tillhörande tillämpningar en avgörande del av datorsystemets framgångsrika genomförande och drift. I detta dokument studerar och undersöker vi praxisen att styra ett datorsystems effektförbrukning, och vi undersöker hur olika effekttak påverkar prestandan hos numeriska algoritmer med olika beräkningsintensiteter. Vidare bestämmer vi vilken effekt, i termer av prestanda och energianvändning, dessa tak har på ett system som kör vetenskapliga tillämpningar. Denna analys kommer att göra det möjligt för oss att karakterisera de typer av algoritmer som drar störst nytta av dessa kraftstyrningssystem. Våra experiment utförs med hjälp av en uppsättning representativa kärnor och flera populära vetenskapliga riktmärken. Vi kvantifierar ett antal effekt- och prestandamätningar och drar observationer och slutsatser som kan ses som en färdplan för att uppnå energieffektivitet vid utformning och genomförande av vetenskapliga algoritmer. Energieffektivitet, högpresterande datorer, Intel Xeon Phi, Knights landning, PAPI, prestandaanalys, prestandaräknare, energieffektivitet En grundläggande utmaning i strävan att nå exaskala prestandanivåer är att hitta rätt balans mellan prestanda och energieffektivitet på lämplig programvara och hårdvarunivåer. I detta dokument diskuterar vi strategier för effektmätning och effektstyrning för att erbjuda vetenskapliga applikationsutvecklare de grundläggande byggstenarna som krävs för att utveckla dynamiska optimeringsstrategier samtidigt som de arbetar inom de kraftbegränsningar som moderna och framtida högpresterande datorsystem (HPC) har. Tillämpningar med höga krav på databandbredd, vanligen kallade "minnesbundna" applikationer, har mycket olika konsekvenser för strömförbrukningen jämfört med "kompilera-bundna" problem som kräver tung CPU-genomströmning. Ur ett energiperspektiv leder beräkningsbundna arbetsbelastningar till hög processoreffektförbrukning, medan minnesbundna arbetsbelastningar i första hand förbrukar ström genom det viktigaste dynamiska slumpmässiga åtkomstminnet (DRAM). I det senare fallet, CPU kanske inte behöver förbruka ström på toppnivåer eftersom den huvudsakliga Dram latens och bandbredd fungerar som en flaskhals. Denna dynamik tyder på att små minskningar till CPU-effektgränsen kan minska energiförbrukningen över tid med minimal-till-ingen prestandanedbrytning, vilket i slutändan resulterar i betydande energibesparingar. För att undersöka potentiella effektbesparingar måste ett ramverk för energihantering användas för dynamisk effektövervakning och effekttak. Analysera hur hårdvarukomponenter förbrukar ström vid körning är nyckeln för att bestämma vilken av de ovan nämnda kategorierna ett program passar in i. Allteftersom datorlandskapet utvecklades började hårdvaruleverantörer erbjuda tillgång till sina energiövervakningsmöjligheter. Till exempel, börjar med införandet av Sandy Bridge arkitektur, Intel införlivar den kör genomsnittliga effektgräns (RAPL) modell i sin CPU-design för att ge
Azzam m.fl. REF analyserade prestandan hos många kärnor och strömförbrukningen hos olika hårdvarukomponenter när det gäller strömkapsling.
Investigating power capping toward energy-efficient scientific applications
{'venue': 'Concurr. Comput. Pract. Exp.', 'journal': 'Concurr. Comput. Pract. Exp.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}