Abstract-Energi och effekttäthet problem i moderna processorer har lett till betydande datorarkitektur forskningsinsatser inom power-aware och temperatur-aware dator. Med kraftavledning blir ett allt värre problem, kraftanalys av Graphical Processing Unit (GPU) och dess komponenter har blivit avgörande för maskinvaru- och programvarusystemdesign. Här beskriver vi vår teknik för en samordnad mätmetod som kombinerar verklig total effektmätning och per komponent effektuppskattning. För att exakt identifiera strömförbrukningen introducerar vi aktivitetsbaserad modell för GPU (AMG), från vilken vi identifierar aktivitetsfaktorer och effekt för mikroarkitekturer på GPU:er som hjälper till att analysera kraftavräkningar av en komponent jämfört med en annan med hjälp av mikrobenchmarks. Den viktigaste utmaningen i detta arbete är strömförbrukning i realtid, som kan uppskattas med hjälp av NVIDIA:s Management Library (NVML). Vi validerade vår modell med hjälp av Kill-A-Watt effektmätare och resultaten är korrekta inom 10%. I detta arbete analyseras även energiförbrukningen av MAGMA (Matrix Algebra på GPU och Multicore Architectures) BLAS2, BLAS3-kärnor och Hessenbergkärnor.
Kasichayanula m.fl. I Ref föreslogs en idé om att exakt identifiera energiförbrukningen genom att utveckla aktivitetsbaserad modell för GPU (AMG).
Power Aware Computing on GPUs
{'venue': '2012 Symposium on Application Accelerators in High Performance Computing', 'journal': '2012 Symposium on Application Accelerators in High Performance Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}