Verteidigung der Bachelorarbeit, Willi Mentzel

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1 Verteidigung der Bachelorarbeit, Willi Mentzel

2 Motivation U.S. Energy Consumption Breakdown 3x Durchschnittliche Leistungsaufnahme 114 Millionen kw Hohes Optimierungspotential 2

3 Ziele für Energieoptimierung Hardware muss Möglichkeiten zur Leistungsaufnahmeregulation bieten 3

4 Möglichkeiten der Hardware Anpassung der Taktfrequenz Abschaltung von Kernen Einsatz spezialisierter Hardware 4

5 Übersicht Heterogene Hardware Klasse Beschreibung Beispiele Intel i7 4770k General Purpose CPU Viele gleiche große Kerne ARM Cortex-A15 ARM Cortex-A7 GPU (Graphics Processing Unit) SMP/AMP (Symmetric Multiprocessing) FPGA (Field Programmable Gate Array) ASIC (Application-specific Integrated Circuit) Viele kleine Kerne, die dasselbe machen Verschiedene Kerne und Speicheranbindung Ein spezifischer austauschbarer Algorithmus Ein einziger spezifischer Algorithmus Nvidia 770 GTX Odroid XU3 NUMA-Systeme XEON Phi Altera Stratix IV Xilinx Spartan Signalprozessoren Ethernet-Chips 5

6 Odroid XU3 - Hardwareübersicht 6

7 Odroid XU3 Prozessoren im Detail Kern-Cluster Klein Groß Bezeichnung Cortex-A7 Cortex-A15 #Kerne 4 4 Taktfrequenz 0,2-1,4 GHz 0,2-2,0 GHz Befehlssatz NEON v2 + VFP v4 NEON v2 + VFP v4 L1 Cache 32 KB 32 KB L2 Cache 512 KB 2 MB Out-of-Order Execution nein ja Execution Pipelines 1 3 7

8 Operationsmodus Cluster Switching Mode HMP Mode 8

9 Speicherbandbreite (Performance) 32KB 512KB 32KB 2MB L1 L2 L1 L2 Kleine Kerne Zuschalten von mehr als einem großen Kern, bringt nicht viel Performancegewinn! Große Kerne 9

10 Odroid XU3 - Hardwareübersicht Big Little Memory GPU 10

11 Verbrauch im Idle-Modus Sensor Komponente Verbrauch [W] Anteil % armuv Große Kerne 0,93 76 kfcuv Kleine Kerne 0,17 21 memuv Hauptspeicher 0,03 1 g3duv Grafikchip 0,09 2 Summe alle 1,

12 Odroid XU3 - Hardwareübersicht 12

13 Verbrauch [W] Genauigkeit der Messungen Kerne [W] Powermeter [W] Powermeter ohne Lüfter [W] Odroid-Lüfter Anzahl rechnender Kerne Abstand wird größer, weil Effizienz vom NT sinkt 13

14 Verbrauch [W] Allgemeines Energieprofil Read Compute Geringer Energieverbrauch Hoher Energieverbrauch Anz. Kerne 14

15 Energieeffizienz[M/W] Energieeffizienz [1/W] Variierende Frequenzen kl. Kerne gr. Kerne Read Schnittpunkt bei 1400 MHz Taktfrequenz [MHz] 2 1,5 kl. Kerne gr. Kerne Compute 1 0,5 Kleine Kerne sind immer energieeffizienter Taktfrequenz [MHz] 15

16 Abhängigkeiten zwischen Kernen Frequenz großer Kerne (IDLE) wird variiert (kl. Kerne arbeiten bei 1400 MHz) Read Compute Frequenz kleiner Kerne (IDLE) wird variiert (gr. Kerne arbeiten bei 2000 MHz) Read Compute 16

17 Energiemodell 17

18 Energieprofil Benchmark 18

19 Energieprofil Benchmark 19

20 Simulation von Datenbankoperatoren Sequentieller Speicherzugriff (DB Scan) Wahlfreier Speicherzugriff (Index) Rechenlastig (In-Cache) 2 1, 2 2, 2 3,,

21 Energieprofil Rechenlastig Durchmesser: Anzahl Kerne Farbe: Frequenz Kleine Kerne Große Kerne 21

22 Energieprofil Rechenlastig Nur kleine Kerne Nur große Kerne 22

23 Energieprofile im Vergleich Rechenlastig Wahlfrei lesen Wahlfrei schreiben Sequentiell lesen Sequentiell schreiben 23

24 Fazit Viele Effekte erschweren es Energiemodell zu erstellen Effekte für diese Hardware spezifisch nicht übertragbar Deshalb: Erstellung von Energieprofilen Grundlage für Energy-Control Loop Kleine Kerne sind energieeffizienter Große werden benötigt, um Performanceenpässe abzufangen 24