実行情報を用いた動的電力予測による次世代大規模並列システムの省電力化に関する研究

利用执行信息进行动态功耗预测的下一代大规模并行系统节能研究

基本信息

批准号：
08J01162
负责人：
木村英明
金额：
$ 1.15万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,次世代大規模並列システムにおいて高性能と省電力化を両立するスケジューリング機構を実現し,高性能計算向け大規模並列システムの省電力化を実現する事を目的としている.本年度の成果は以下の通りである.1.プログラムの処理特性に応じたコードを挿入し,プログラム実行時に適切な動作周波数に適応することで並列システムの省電力化を実現する「コード埋め込み型実行時動作P-state適応手法」を拡張し,有効性を評価した.様々なアプリケーションにおいて,プロファイル取得を伴う最適化実行に近い消費エネルギー削減を実現できることを示した.2.これまでに様々な消費エネルギー削減手法が提案されているが,いずれも中小規模のシステムにおいて評価が行われたのみであり,大規模並列システムにおける消費エネルギー最適化の有効性は明らかではなかった.また,最適実行系列を決定するためには,本実行と同等の環境におけるプロファイルが必要であった.そこで,ノード数の異なる様々な環境において最適化時の消費エネルギーを実測し,ノード数と消費エネルギー最適化の関係について評価した.また,実測による評価が難しい大規模並列システムにおける電力最適化の有効性を評価するため,最適化実行時の消費エネルギーをモデル化した.大規模システムの一部ノードにおいて消費電力特性,並列化可能割合を学習することにより,大規模システムにおいて消費エネルギー最適化手法を適用した時の消費エネルギーおよび消費エネルギー最適化効率を予測した.評価結果より,大規模並列システムにおいては,消費エネルギーの削減量・削減率ともに向上する傾向があり,大規模システムにおける消費エネルギー最適化の有効性が明らかになった.

这项研究旨在实现一种调度机制，该机制结合了下一代大规模平行系统中的高性能和节能，并实现用于高性能计算的大规模平行系统的能源。今年的结果如下：1。代码嵌入型运行时操作P-State Adaptation方法，该方法可以通过根据程序的处理特性插入代码并在运行程序时适应适当的操作频率来节省并行系统的功率，并评估其有效性。它表明，可以在各种应用中降低能耗，类似于配置文件采集的优化执行。 2。到目前为止已经提出了各种能源消耗方法，但是所有这些方法仅在中小型系统中进行了评估，并且在大规模平行系统中能耗优化的有效性尚不清楚。此外，为了确定最佳执行顺序，必须在相当于此执行的环境中的配置文件。因此，在具有不同节点计数的各种环境中测量了优化过程中的能耗，并评估了节点数量与能耗优化之间的关系。此外，为了评估大规模平行系统中功率优化的有效性，这些系统难以通过实际测量来评估，在执行优化时，对能耗进行了建模。通过学习大规模系统某些节点的功耗特性和可行的比率，可以预测在将能耗优化方法应用于大规模系统中时的能耗和能耗优化效率。从评估结果中，大规模系统中能源消耗的降低和能源消耗的降低速度倾向于改进，从而揭示了大规模系统中能耗优化的有效性。