Abstract-Energiförbrukning och maktdragning innebär två stora utmaningar för HPC samhället för att utforma större system. Dagens HPC-system förbrukar så mycket som 10 MW el och detta håller snabbt på att bli en flaskhals. Även om energiräkningarna kommer att öka betydligt med maskinstorlek, är energiförbrukningen en hård begränsning som måste åtgärdas. Intels verktygslåda för genomsnittlig strömbegränsning (RAPL) är en ny funktion som möjliggör strömkapsling av CPU- och minnesdelsystem på modern hårdvara. I detta dokument använder vi RAPL för att utvärdera möjligheten att förbättra genomförandet tidseffektiviteten för ett program genom att kapa effekt samtidigt lägga till fler noder. Vi profilerar den starka skalningen av ett program med hjälp av olika power caps för både CPU och minne delsystem. Vårt föreslagna interpolationssystem använder en applikationsprofil för att optimera antalet noder och fördelningen av effekt mellan CPU- och minnesdelsystem för att minimera exekveringstiden under en strikt effektbudget. Vi validerar dessa uppskattningar genom att köra experiment på en 20-node (120 kärnor) Sandy Bridge kluster. Våra experimentella resultat matchar modellernas uppskattningar och visar hastighetshöjningar större än 1,47X för alla applikationer jämfört med att inte kapsejsa CPU och minneskraft. Vi visar att kvaliteten på den lösning som vårt interpolationssystem ger stämmer mycket väl överens med de resultat som erhållits genom uttömmande profilering.
Sarood m.fl. REF använder applikationsprofiler och ett enkelt interpoleringssystem för att optimera prestandan för ett program under en effektbudget genom att använda RAPL för att fördela effekten mellan processorn och minnet och lägga till ytterligare noder.
Optimizing power allocation to CPU and memory subsystems in overprovisioned HPC systems
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}