Energy-Efficient Cluster Computing

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Martina Fischer
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1 Energy-Efficient Cluster Computing April 2009 März 2012 Timo Minartz Universität Hamburg Arbeitsbereich Wissenschaftliches Rechnen

2 Konsortium Universität Hamburg (Koordinator) Thomas Ludwig, Timo Minartz Jülich Supercomputing Center Bernd Mohr, Michael Knobloch Technische Universität Dresden Wolfgang Nagel, Matthias Müller, Daniel Molka ParTec Cluster Competence Center München Hugo Falter, Stephan Krempel Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

3 Problem: Leistungproportionalität Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

4 Projekt-Ziel Reduzierung des Energieverbrauchs eines Rechenclusters ohne die Verlängerung von Programmlaufzeiten durch das temporäre Umschalten von Betriebsmodi Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

5 Stromsparpotential Leistungsaufnahme in Abhängigkeit von den Betriebsmodi der Komponenten Leistungsaufnahme in Abhängigkeit von der Prozessorfrequenz Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

6 Collector Visualization Future Hardware Usage Information eedaemon... Manages Hardware Device States eedaemon Manual Analysis Sourcecode Instrumentation Energy Consumption Characteristics MPI Program Automatic Analysis Manual Analysis Tracing Information Energy Characteristics VampirTrace Online Data Integration DB Offline Data Integration OTF Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

7 VampirTrace-Erweiterung Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

8 Scalasca-Erweiterung Bestimmung des Energiesparpotentials Basierend auf der Scalasca Wait-State Detection z.b.. Late Sender, Late Receiver, Wait at Barrier, Late Broadcast,... Berechnung der Energie in einem bestimmten Energiesparmodus Inkl. Umschaltzeiten Knobloch et al.: Determine Energy-Saving Potential in Wait-States of Large-Scale Parallel Programs (EnA-HPC'11) Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

9 Steuerprozess: eedaemon Dienst, der den Betriebsmodus der Komponenten explizit steuert Prozessor(kerne) Festplatten Frequenz (P-States) Rotation Pufferung Netzwerkkarten Geschwindigkeit Wird durch Quellcodeinstrumentierung gesteuert Definierter Zustand für jede Phase im Programmablauf Minartz et al.: Managing Hardware Power Saving Modes for High Performance Computing (IGCC'11) Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

10 Energieeffizienzbenchmarks Engagement in SPEC High Performance Group MPI2007 Verbrauchsanalysen Entwicklung einer Effizienzmetrik für OMP 2012 (SC 2011 BoF) eemark - Energieeffizienzbenchmark Bewertung der Energieeffizienz von HPC Systemen Lastprofile erzeugen definierte Last für Prozessoren, Speicher, Verbindungsnetzwerk und Dateisystem Evaluierung von Durchsatz und Effizienz Untersuchung der Einflüsse von Betriebsmodi Bestimmung des Einsparpotentials und der Laufzeitverlängerung Molka et al.: Flexible Workload Generation for HPC Cluster Efficiency Benchmarking (EnA-HPC'11) Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

11 Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

12 Ergebnisse Abhängig vom Zugriffsmuster / der Hardware kann Energie gespart werden Bis zu 10 % für reale Anwendungen Ohne oder mit geringer Laufzeitverlängerung Integration der Leistungsaufnahme in Clusterverwaltung Monetäre Bewertung von Programmläufen möglich Möglichkeiten für Folgeprojekte Automatische Phasenerkennung im Programmablauf Instrumentierung (Online / Offline) Energieeffiziente Bibliotheken Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

13 Abschlussworkshop Detaillierte Präsentation der Ergebnisse Demonstration der entwickelten Werkzeuge Direkt vor der Energy-Aware High-Performance Computing -Konferenz September 2012 in Hamburg Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

14 (c) Thomas Timo Minartz, Ludwig, Statuskonferenz CiHPC 2010, Schwetzingen, der Gauß-Allianz, 2010/06/ /18 14/15

15 eemark Producer-Consumer-Beispiel: Alle Prozesse haben anteilig Rechen- und Kommunikationszeit Molka et al.: Flexible Workload Generation for HPC Cluster Efficiency Benchmarking (EnA-HPC'11) Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

16 eedaemon Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

17 Ergebnisse Intel Xeon-Knoten 5 % Energieersparnis (Energy-to-Solution) Leistungsverlust (Time-to-Solution) 4 % AMD Opteron-Knoten 8 % Energieersparnis Leistungsverlust 9 % Minartz et al.: Managing Hardware Power Saving Modes for High Performance Computing (IGCC'11) Timo Minartz, Statuskonferenz der Gauß-Allianz, /18

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