【摘 要】
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随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展,CPU-GPU异构的高性能计算方式越来越多地被数据中心采用,这样的计算方式具有更高的并行度、计算峰值和灵活性,但是其能耗峰值
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随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展,CPU-GPU异构的高性能计算方式越来越多地被数据中心采用,这样的计算方式具有更高的并行度、计算峰值和灵活性,但是其能耗峰值也明显增加。在异构计算的环境下,当单个负载运行时,在满足性能需求的前提下,保持最高的GPU核心频率可能会造成大量的能耗浪费;当混合负载运行时,若混合负载对GPU资源形成竞争,则会导致性能损失。因此需要合理地调度负载,在不违反性能约束的情况下,提高整体效率,从而提升能效。针对上述问题,首先通过实际测量手段,在特定的硬件平台上运行14种代表性负载,找到单个负载运行的最佳频率;进而使用DVFS调整频率,获得负载的性能损失和能耗效果。通过实验分析,发现实际调度效果明显依赖于负载类型,但传统内存/计算密集二元分类法不适合此类异构平台。基于此,通过关键参数(例如内存停顿、GPU利用率、GPU带宽和负载执行时间等)对于实际测试结果的分类训练,从而把负载分为六类。与传统的负载分类效果相比,每个类别的负载在使用DVFS时呈现相似的性能和功耗特性,从而得到较为准确的性能能效模型。基于此模型,能够对于混合负载进行有效调度,从而提升混合负载的整体能效。实验结果显示,基于新负载分类的能效优化方案降低了系统的能耗开销,并不会导致明显的性能下降。对单个负载进行DVFS调度,负载在平均性能损失仅9.58%的情况下,节省了29.20%的能耗;对混合负载进行调度,合理的混合负载组合方案将使得性能上升19.54%~22.24%。
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