Análisis de la precisión de la predicción energética de RAPL en una aplicación de multiplicación de matrices en memoria compartida

Durante los últimos años, el consumo energético ha surgido como uno de los temas centrales en el desarrollo de aplicaciones para HPC. El enfoque tradicional del cómputo paralelo y distribuido ha cambiado la perspectiva desde la búsqueda de la mayor eficiencia computacional a un enfoque que equilibre...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Paniego, Juan Manuel, Gallo, Silvana, Pi Puig, Martín, Chichizola, Franco, De Giusti, Laura Cristina, De Giusti, Armando Eduardo, Balladini, Javier
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
contadores de hardware
Consumo de Energía
Potencia
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63941
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Durante los últimos años, el consumo energético ha surgido como uno de los temas centrales en el desarrollo de aplicaciones para HPC. El enfoque tradicional del cómputo paralelo y distribuido ha cambiado la perspectiva desde la búsqueda de la mayor eficiencia computacional a un enfoque que equilibre las prestaciones obtenidas con el consumo energético. En consecuencia, se han implementado diferentes métricas y mecanismos de medición de consumo para poder lograr este balance. En el presente artículo el objetivo se centra en el monitoreo y comparación del consumo energético de una determinada aplicación a través de mediciones físicas y de una interface software basada en contadores de hardware. Se presenta una comparación de los valores de energía obtenidos por el modelo de Intel, RAPL en relación a las mediciones físicas obtenidas desde la alimentación del procesador. Dichas mediciones se aplican durante la ejecución de una multiplicación de matrices clásica. Los resultados muestran que, para la aplicación analizada, la potencia media demandada por el procesador a partir de valores predichos por RAPL, presenta un error de hasta un 22%.
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