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hal-00752883, version 1

Beyond CPU Frequency Scaling for a Fine-grained Energy Control of HPC Systems

Ghislain Landry Tsafack Chetsa () 12, Laurent Lefevre (, http://perso.ens-lyon.fr/laurent.lefevre/) a13, Jean-Marc Pierson (, http://www.irit.fr/~Jean-Marc.Pierson/) 4, Patricia Stolf () 4, Georges Da Costa (, http://www.irit.fr/~Georges.Da-Costa/) 4

24th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (2012)

Résumé : Modern high performance computing subsystems (HPC) - including processor, network, memory, and IO - are provided with power management mechanisms. These include dynamic speed scaling and dynamic resource sleeping. Understanding the behavioral patterns of high performance computing systems at runtime can lead to a multitude of optimization opportunities including controlling and limiting their energy usage. In this paper, we present a general purpose methodology for optimizing energy performance of HPC systems consid- ering processor, disk and network. We rely on the concept of execution vector along with a partial phase recognition technique for on-the-fly dynamic management without any a priori knowledge of the workload. We demonstrate the effectiveness of our management policy under two real-life workloads. Experimental results show that our management policy in comparison with baseline unmanaged execution saves up to 24% of energy with less than 4% performance overhead for our real-life workloads.

  • Domaine : Informatique/Calcul parallèle, distribué et partagé
 
  • hal-00752883, version 1
  • oai:hal.inria.fr:hal-00752883
  • Contributeur : 
  • Soumis le : Vendredi 16 Novembre 2012, 15:43:08
  • Dernière modification le : Mercredi 30 Janvier 2013, 19:03:31
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