Abstract-Compute intensiva kärnor utgör huvuddelen av körningstiden i HPC-program. Därför kan många av HPC-tillämpningarnas energidragnings- och energiförbrukningsegenskaper karakteriseras i termer av kraftdragning och energiförbrukning i dessa ingående kärnor. Med tanke på att kraft- och energirelaterade begränsningar har uppstått som stora konstruktionshinder för exaskalasystem är det viktigt att utveckla en större förståelse för hur kärnor beter sig när det gäller kraft/energi när de utsätts för olika kompilatorbaserade optimeringar och olika hårdvaruinställningar. I detta arbete utvecklar vi CPU- och DIMM-kraft- och energimodeller för tre i stor utsträckning utnyttjade HPC-kärnor genom att träna artificiella neurala nätverk. Dessa nätverk utbildas med hjälp av empiriska data som samlats in om målarkitekturen. Modellerna använder kärnspecifika kompilatorbaserade optimeringsparametrar och maskinvarutunnlar som ingångar och gör förutsägelser om strömdragningshastighet och energiförbrukning för systemkomponenter. Den resulterande effektdragning och energianvändning förutsägelser har en absolut felfrekvens som i genomsnitt är mindre än 5,5% för tre viktiga kärnor -matris multiplikation (MM), schablon beräkning och LU faktorisering.
Tiwari m.fl. utvecklat CPU och DIMM kraft- och energimodeller av tre allmänt använda HPC-kärnor genom utbildning artificiella neurala nätverk REF.
Modeling Power and Energy Usage of HPC Kernels
{'venue': '2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum', 'journal': '2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}