Superdatorernas ständigt växande prestanda medför idag krävande krav på energieffektivitet och motståndskraft, på grund av den snabbt växande storleken och varaktigheten i användningen av de storskaliga datorsystemen. Många tillämpnings-/arkitektberoende parametrar som bestämmer energieffektivitet och motståndskraft individuellt har orsakssamband med varandra, vilket direkt påverkar avvägningarna mellan prestanda, energieffektivitet och motståndskraft i stor skala. För att möjliggöra högeffektiv hantering av storskaliga högperformance computing-system (HPC) nuförtiden krävs därför kvantitativ förståelse för de insnärjda effekterna mellan prestanda, energieffektivitet och motståndskraft. Medan det tidigare arbetet fokuserar på att utforska energisparande och motståndskraftshöjande möjligheter separat, har lite gjorts för att teoretiskt och empiriskt undersöka samspelet mellan energieffektivitet och motståndskraft i stor skala. I denna artikel, genom att utöka Amdahls lag och Karp-Flatt Metric, med hänsyn till motståndskraft, modellerar vi kvantitativt den integrerade energieffektiviteten i termer av prestanda per Watt och visar upp kompromisserna mellan typiska HPC-parametrar, såsom antal kärnor, frekvens/spänning, och felfrekvenser. Experimentella resultat för ett brett spektrum av HPC-riktmärken på två HPC-system visar att de föreslagna modellerna är korrekta när det gäller att extrapolera motståndskraftsmedvetna prestanda och energieffektivitet och kan fånga upp samspelet mellan olika energibesparings- och motståndskraftsfaktorer. Dessutom kan modellerna bidra till att hitta den optimala HPC-konfigurationen för högsta integrerade energieffektivitet, i närvaro av fel och tillämpade motståndskraftstekniker.
Tan och Al. REF modellerade kvantitativt den integrerade energieffektiviteten i termer av prestanda per Watt och visade upp kompromisserna mellan typiska HPC-parametrar genom att utvidga Amdahls-lagen och Karp-Flatt Metric.
Scalable Energy Efficiency with Resilience for High Performance Computing Systems: A Quantitative Methodology
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}