I dagens datorsystem kräver många tillämpningar garantier för sin maximala effektförbrukning för att inte överskrida den tillgängliga energibudgeten. Å andra sidan kan det för vissa tillämpningar vara möjligt att minska deras prestanda, men ändå bibehålla en acceptabel nivå, för att minska deras energiförbrukning. För att ge sådana garantier består en möjlig lösning i att ändra antalet borrkärnor som tilldelats applikationen, deras klockfrekvens och placeringen av applikationstrådar över borrkärnorna. Energiförbrukning och prestanda har dock olika trender beroende på vilken tillämpning som övervägs och dess input. Att hitta en konfiguration av resurser som uppfyller användarnas krav är i allmänhet en utmanande uppgift. I den här artikeln föreslår vi NORNIR, en algoritm för att automatiskt härleda, utan att förlita sig på historiska data om tidigare utföranden, prestanda och strömförbrukningsmodeller för en applikation i olika konfigurationer. Genom att använda dessa modeller kan vi välja en nära-optimal konfiguration för det givna användarkravet, antingen prestanda eller strömförbrukning. Konfigureringen av programmet kommer att ändras under hela körningen för att anpassa sig till arbetsbelastningsfluktuationer, externa störningar och/eller programmets fasförändringar. Vi validerar algoritmen genom att simulera den över applikationerna i PARSEC-riktmärkesdräkten. Sedan implementerar vi vår algoritm och analyserar dess noggrannhet och overhead över några av dessa applikationer på en verklig exekveringsmiljö. Så småningom jämför vi kvaliteten på vårt förslag med kvaliteten på den optimala algoritmen och vissa toppmoderna lösningar.
En algoritm för att automatiskt bestämma prestanda och effekt modeller av parallella applikationer utan att förlita sig på tidigare exekveringsdata föreslogs i REF.
A Reconfiguration Algorithm for Power-Aware Parallel Applications
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}