Uso das características computacionais de regiões paralelas OpenMP para redução do consumo de energia

• Autor(a) principal: Moro, Gabriel Bronzatti
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/182054
• topic: Processamento paralelo; Consumo : Energia; Energy Consumption; OpenMP; Parallel Applications

Desempenho e consumo energético são requisitos fundamentais em sistemas de computação. Um desafio comumente encontrado é conciliar esses dois aspectos, buscando manter o mesmo desempenho, consumindo cada vez menos energia. Muitas técnicas possibilitam a redução do consumo de energia em aplicações paralelas, mas na maioria das vezes elas envolvem recursos encontrados apenas em processadores modernos ou um conhecimento amplo das características da aplicação e da plataforma alvo. Nesse trabalho propomos uma abordagem em formato de Workflow. Na primeira fase, o comportamento da aplicação paralela é investigado. A partir dessa investigação, a segunda fase realiza a execução da aplicação paralela com diferentes frequências (mínima e máxima) de processador, utilizando a caracterização das regiões, obtida na primeira fase da abordagem. Esse Workflow foi implementado em formato de biblioteca dinâmica, a fim de que ela possa ser utilizada em qualquer aplicação OpenMP. A biblioteca possui suporte as duas fases do Workflow, na primeira fase é gerado um arquivo que descreve as assinaturas comportamentais das regiões paralelas da aplicação. Esse arquivo é posteriormente utilizado na segunda fase, quando a biblioteca vai alterar dinamicamente a frequência de processador. O benchmark Lulesh é utilizado como cenário de testes da biblioteca, com isso o maior ganho obtido é a redução de 1,89% do consumo de energia. Esse ganho acarretou uma sobrecarga de 0,09% no tempo de execução. Ao comparar nossa técnica com a política de troca de frequência adotada pelo governor Ondemand do Sistema Operacional Linux, o ganho de 1,89% é significativo em relação ao benchmark utilizado, pois nele existem regiões paralelas de curta duração, o que impacta negativamente no overhead da operação de troca de frequência.