Untersuchung und Modellierung des Energieverbrauchs von DVFS Prozessoren auf Basis von parallelen Berechnungen des wissenschaftlichen Rechnens

Titelangaben

Stachowski, Matthias:
Untersuchung und Modellierung des Energieverbrauchs von DVFS Prozessoren auf Basis von parallelen Berechnungen des wissenschaftlichen Rechnens.
Bayreuth , 2022 . - xxi, 141 S.
( Dissertation, 2022 , Universität Bayreuth, Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik)

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Abstract

Parallele Berechnungen auf Hochleistungsrechnern sind heutzutage nicht mehr wegzudenken. Rechenzentren übertreffen sich immer wieder mit noch stärkerer Hardware und noch höheren Geschwindigkeiten ein Problem zu lösen. Es ist auch nicht abzusehen, dass das Streben nach immer mehr “Flops” demnächst aufhört. Die Gier nach noch mehr wird im Prinzip nur von einem Faktor beschränkt: Dem Energieverbrauch. Man kann die Rechenzentren theoretisch immer größer mit immer mehr Knoten bauen. Die Stromversorgung lässt sich jedoch nicht so einfach nach oben skalieren. Das große Ziel dieser Industrie heißt also nicht nur mehr Leistung, sondern mehr Leistung zu weniger Energiekosten, also die Energieeffizienz deutlich zu steigern. Dies geht unter anderem durch Anpassung der Hardware durch effizientere Datenfelder EPub Bayreuth Abwärmesysteme, oder aber durch ein dynamische und bedarfsorientierte Ausnutzung der Hardware. Eine in der Praxis anwendbare Technologie ist das DVFS (dynamic voltage and frequency scaling), also das dynamische Ändern der Frequenzen und Spannungen der Prozessoren zur Laufzeit. Diese Arbeit gibt einen guten Einblick in das DVFS und geht noch darüber hinaus. Am Beispiel von wissenschaftlichen Berechnungen in Form von Benchmarks werden allgemein die Energieverläufe dieser dargestellt. Das DVFS beeinflusst nicht nur den Energieverbrauch, sondern ändert unter Umständen auch die Laufzeiten von Anwendungen. Neue Metriken sind somit nötig, um Programme unter Berücksichtigung der Energie zu erfassen und neu zu bewerten. Ein weiterer Aspekt ist die Modellierung des Energieverbrauchs von Programmen. Dies macht nicht nur Vorhersagen des Energieverbrauchs möglich, sondern ermöglicht es auch das Optimum bezüglich der Energie schnell abzuleiten. Eine andere Herangehensweise den Energieverbrauch zu optimieren ist der Einsatz sogenannter Autotuner. Ein Autotuner ist in der Regel ein Framework, welches über bestimmte Suchstrategien das Optimum findet, sei es Performance oder Energieverbrauch. Die Selbstadaption kann man auch auf mehrere Suchkriterien gleichzeitig anwenden und beispielsweise nach dem besten Kompromiss zwischen Laufzeit und Energieverbrauch suchen. Das ist nicht nur den Prozessoren vorenthalten sondern kann genauso auf Berechnungen auf GPUs (Grafikkarten) angewendet werden. Zusammengefasst kann man sagen, dass die drei großen Themen dieser Arbeit folgende sind: • Metriken zur Bewertung der Energieeffizienz • Modell-basierte Optimierung des Energieverbrauchs • Energie-orientierte Autotuning auf CPUs und GPUs

Abstract in weiterer Sprache

Parallel computation on High-Performance-Computing Systems is commonplace. Server farms are trending to more powerful hardware and overcome each other periodically with faster scientific calculations. There is no telling that this striving for more “flops” gets to an end soon. But the greed for performance is other than the increase of nodes limited: Energy can not be scaled up like just putting more hardware together. The big target of today’s industry standards is the increase of energy efficiency with lowering their energy bills as well. There are several ways to do so e.g. building better heat systems on the hardware side or lowering the energy consumption on the software side e.g. using DVFS. DVFS means dynamic voltage and frequency scaling of a processor and gives the user the ability to change CPU frequencies at runtime. This thesis gives you an insight into what can be done with DVFS and handles different approaches to energy efficiency. Be it the modeling of the energy consumption using an analytical method which can then be used to predict the energy consumption of the CPU. Using a model means to abstract reality in some equation with which you can make calculations. Also, metrics have always played a huge role in science. The introduction of new metrics which can capture both, the energy consumption and the performance of an application is a step further from our well know performance metrics in HPC. Further, we can integrate energy concerns into Autotuning. Autotuning is a technique for self adoptions of an application to a special goal. Different parameters of programs can be changed during runtime, like blocksizes or the accuracy of a calculation. Using numerical methods leads to an optimal set of those parameters. Most Datenfelder EPub Bayreuth of the time the goal of Autotuning in HPC was to achieve the shortest runtime of a program. Nowadays tuning software for several targets - may it be the fastest runtime and the lowest energy consumption at the time - is common. And of course, it does not end here. Besides DVFS on CPUs, DVFS is also available on GPUs, spoken Graphics Processing Units. In short, there are three main topics in this thesis which are: • Introducing new Metrics for Energy efficiency • Model-based Optimisation of the Energy consumption • Energy-Oriented Autotuning on CPUs and GPUs