Med high-end-system med multicore/multitrådade processorer och hög komponenttäthet, blir power-aware högpresterande multi-threading bibliotek en kritisk del av systemprogramvara stacken. Online-kraft- och prestandaanpassning av multitrådad kod inifrån runtime-bibliotek på användarnivå är ett relativt nytt och outforskat forskningsområde. Vi presenterar ett användar-nivå bibliotek ram för nästan optimal online-anpassning av multitrådade koder för låg effekt, hög prestanda utförande. Vårt ramverk fungerar genom att reglera överensstämmelse och ändra processorer/trådar konfiguration som programmet kör. Det är innovativt genom att det använder snabb, körtid prestanda förutsägelse som härrör från hårdvara händelsedriven profilering, för att välja trådgranulariteter som uppnår nästan optimala energieffektivitetspunkter. Användningen av prediktorer avsevärt minskar starttiden kostnaden för granularity kontroll och programanpassning. Vårt ramverk uppnår prestanda och ED 2 (energy-delay-squared) nivåer som är: i) jämförbara med eller bättre än de av orakle-härledda offline prediktorer; ii) betydligt bättre än de av online prediktorer med hjälp av uttömmande eller lokaliserad linjär sökning. Det kompletta ramverket för förutsägelse och anpassning implementeras på ett verkligt multi-SMT-system med Intel Hyperthread-processorer och bäddar in anpassningsmöjligheter i OpenMP-program.
Den andra gruppen har satt upp mål för CMP. REF reglerar konvergens och ändrar processorer/trådar konfiguration som programmet körs av hårdvara händelsedriven profilering.
Online power-performance adaptation of multithreaded programs using hardware event-based prediction
{'venue': "ICS '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}