GPUにおけるモデルに基づいた電力効率の最適化 (ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) Vol.2010-HPC-128)  [in Japanese] Optimization of electric power efficiecy based on model in GPU  [in Japanese]

Search this Article

Abstract

GPU の演算性能の飛躍的な発達により、グラフィックス処理だけでなく汎用計算に用いられるようになるにつれて、GPU の消費電力削減の重要性が増している。そこで我々はまず GPU の消費電力予測の必要性とその結果について述べ、さらに、消費エネルギー削減に向けた第一歩として電圧と動作周波数を変更することで消費電力がどのように表現できるかを解析した。その結果、GPU における消費電力は定常状態における静的な要素 (Pstatic) と、プログラム実行による増加分の動的な要素 (Pdynamic) とに分けてることができると仮定した場合、Pstatic は電圧値に、Pdynamic は電圧値の 2 乗と動作周波数にそれぞれ比例して変化している結果を得た。これにより、先の消費電力予測と合わせる事で様々な環境での GPU における消費電力を高精度で予測することが可能となった。GPUs are being employed in large-scale supercomputing environments,where their power consumption is a first-class design constraint.to reduce their power consumption, we present a prediction model that leverages appliction behavior behavior observable through performance counters. In addigion, how power consumption is expressible by the change of the Voltage and the operating frequency as the first step for the consumption energy reduction is analyzed. When the result power consumption in GPU is able to be devided into static element(Pstatic) in the stationary state and element(Pdynamic) dynamic for an increase by the program execution, Pdynamic is proportional to f and square of V and Pstatic is proportional to V. With our model, we show that GPU power in varying frequency and voltage conditions can be accurately estimeted.

Journal

  • 情報処理学会研究報告

    情報処理学会研究報告 2010年度(5), 1-6, 2011-02

    情報処理学会

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007995540
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12414720
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Technical Report
  • ISSN
    1884-0930
  • NDL Article ID
    025059955
  • NDL Call No.
    YH247-911
  • Data Source
    NDL  NII-ELS 
Page Top