När vi närmar oss exaskalan har makten blivit en primär flaskhals. USA Department of Energy har satt en effektbegränsning på 20MW på varje exaskala maskin. För att kunna uppnå ett exaflop under denna begränsning är det nödvändigt att vi använder kraften intelligent för att maximera prestandan under en effektbegränsning. De flesta parallella tillämpningar på produktionsnivå som körs på en superdator är tätt kopplade parallella tillämpningar. Ett naivt tillvägagångssätt för att genomdriva en maktbegränsning för ett parallellt arbete skulle vara att dela upp arbetets maktbudget på ett enhetligt sätt mellan alla processorer. Tidigare arbete har dock visat att ett effektbegränsat jobb lider av prestandavariationer hos i övrigt identiska processorer som leder till övergripande suboptimal prestanda. Vi föreslår en hierarkisk variant på två nivåer som är medveten om hur man hanterar makten på maskinnivå. På makronivå partitionerar PPartition en maskins maktbudget över jobb för att tilldela en maktbudget till varje jobb som körs på systemet så att maskinen aldrig överskrider sin maktbudget. På mikronivå fattar PTune jobbcentrerade beslut genom att ta hänsyn till prestandavariationen. För varje formbar jobb, PTune bestämmer det optimala antalet processorer, valet av processorer och fördelningen av jobbets makt budget över dem, med målet att maximera arbetets prestanda under sin makt budget. Experiment visar att PTune på mikronivå uppnår en prestandaförbättring på upp till 29 % jämfört med ett naivt tillvägagångssätt. PTune leder inte till någon prestandanedbrytning, men frigör ändå nästan 40 % av processorn för samma prestanda som den naiva metoden under hård makt bunden. På makronivå kan PPartition uppnå en genomströmningsförbättring på 5–35 % jämfört med en enhetlig effektfördelning.
Utnyttjande av RAPL, Gholkar et al. I REF föreslås en hierarkisk teknik på två nivåer som använder en prospekteringsbaserad metod för att optimera prestandan hos ett kluster under energibegränsningar.
Power Tuning HPC Jobs on Power-Constrained Systems
{'venue': "PACT '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}