本文關(guān)鍵詞： 實(shí)時(shí)功耗模型 性能計(jì)數(shù)器 多元線性回歸 綠色計(jì)算　出處：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)功耗值的實(shí)時(shí)獲取,是進(jìn)行功耗動態(tài)管理的先決條件.性能計(jì)數(shù)器能夠準(zhǔn)確地反映各硬件部件的使用情況,進(jìn)而反映其功耗情況.文中提出了一種基于細(xì)粒度性能計(jì)數(shù)器建立系統(tǒng)實(shí)時(shí)功耗模型的方法(SysPower),該方法由功耗模型設(shè)定、性能計(jì)數(shù)器選取、數(shù)據(jù)采樣、模型求解、結(jié)果檢驗(yàn)五個(gè)步驟組成,基本思路是:選取反映處理器、內(nèi)存、I/O等主要部件運(yùn)行狀態(tài)的細(xì)粒度性能計(jì)數(shù)器作為預(yù)選特征值集合(Fpreslct),通過實(shí)驗(yàn)建立該集合與運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)總功耗的對應(yīng)關(guān)系,采用多元線性回歸法進(jìn)行模型求解,得到各性能計(jì)數(shù)器對功耗的影響系數(shù),從而建立系統(tǒng)的實(shí)時(shí)功耗模型,并得到對該系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)功耗產(chǎn)生實(shí)際影響的有效性能特征值集合(Feffect).在三個(gè)不同平臺上的實(shí)驗(yàn)表明,該方法建立的功耗模型最大誤差小于4%,針對每個(gè)平臺使用三組不同的采樣數(shù)據(jù)組合進(jìn)行模型求解,得到的有效特征集合完全一致,證明了模型的穩(wěn)定性.最后,綜合三個(gè)平臺的實(shí)驗(yàn)情況,給出了一個(gè)包含70個(gè)元素的性能計(jì)數(shù)器集合,作為該方法的缺省特征值集合(Fcommon_effect).
[Abstract]:The real-time acquisition of power consumption is a prerequisite for dynamic power management, and the performance counter can accurately reflect the use of each hardware component. In this paper, a method of building system real-time power model based on fine-grained performance counter is presented. The method consists of power model setting, performance counter selection, data sampling and model solving. The result test consists of five steps, the basic idea is: select the reflection processor, The fine granularity performance counter of the main components such as memory I / O is used as the set of preselected eigenvalues. The corresponding relation between the set and the total power consumption of the running system is established through experiments, and the multivariate linear regression method is used to solve the problem. The influence coefficients of each performance counter on power consumption are obtained, and the real-time power consumption model of the system is established, and the set of effective performance eigenvalues that have a practical impact on the power consumption of the system is obtained. The experiments on three different platforms show that, The maximum error of the power model established by this method is less than 4. The model is solved by using three different sets of sampling data for each platform, and the effective feature set is completely consistent, which proves the stability of the model. Based on the experimental results of three platforms, a set of performance counters containing 70 elements is given as the default eigenvalue set of this method.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);江南計(jì)算技術(shù)研究所;國家并行計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃重大項(xiàng)目“神威藍(lán)光千萬億次高效能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研制”(2010AA01A141)資助
【分類號】：TP332.12

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1534396