Att hålla energikostnaderna i budget och drift inom tillgänglig kapacitet i kraftdistributions- och kylsystem håller på att bli ett viktigt krav för datacenter med hög prestanda (HPC). Det är ännu viktigare när man överväger de beräknade effektkraven för Exascale computing. Kraft- och energitak är två av framväxande tekniker som syftar till att kontrollera och effektiv budgetering av kraft och energiförbrukning inom datacenter. Genomförandet av båda teknikerna kräver kunskap om, potentiellt okända, effekt- och energiförbrukningsdata för de givna parallella HPC-tillämpningarna för olika antal beräkningsservrar (nodes). I detta dokument introduceras en modell för Adaptive Energy and Power Consumption Prediction (AEPCP) som kan förutsäga effekt och energiförbrukning för parallella HPC-tillämpningar för olika antal beräkningsnoder. Den föreslagna modellen är applikationsspecifik och beskriver beteendet hos kraft och energi med avseende på antalet utnyttjade beräkning noder, tar som en inmatning tillgängliga historik makt / energi data för en ansökan. Det ger en generisk lösning som kan användas för varje applikation men det ger ett applikationsspecifikt resultat. AEP CP-modellen möjliggör förutsägelse av effekt och energiförbrukning i förväg och anpassar sig med varje ytterligare genomförande av applikationen för att förbättra den tillhörande förutsägelsenoggrannheten. Modellen kräver ingen instrumentering av tillämpningskod och medför ingen försämring av applikationens prestanda. Således är det en hög nivå tillämpning energi och energiförbrukning förutsägelse modell. Giltigheten och tillämpligheten av den föreslagna AEP CP modellen visas i detta dokument genom de empiriska resultat som uppnåtts med hjälp av två application-benchmarks på SuperMUC HPC systemet (den 10: e snabbaste superdatorn i världen, enligt Top500 November 2013 ranking) utplacerad på Leibniz Supercomputing Centre.
I arbetet REF presenterar författarna ett arbetsflöde som gör det möjligt att förutsäga energi- och strömförbrukning av HPC-applikationer med hjälp av tillgängliga data för en viss applikation avseende effekt och energiförbrukning för specifika värden av noder som används.
Predicting the Energy and Power Consumption of Strong and Weak Scaling HPC Applications
{'venue': 'Supercomputing Frontiers and Innovations', 'journal': 'Supercomputing Frontiers and Innovations', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}