Energy aware high performance computing - Wlotzka Martin; Heuveline Vincent; Dolz Manuel F.; Heidari M. Reza; Ludwig Thomas; I. Malossi A. Cristiano; Quintana Orti Enrique S.; Intech
Los centros de computacin̤ de alto rendimiento consumen cantidades considerables de energa̕ para alimentar superordenadores a gran escala y la infraestructura de construccin̤ y refrigeracin̤ necesaria. Recientemente, las ganancias de rendimiento considerables resultaron predominantemente de los desarrollos en la tecnologa̕ multi-core, many-core y accelerator. Los centros de computacin̤ adoptaron rp̀idamente este hardware para satisfacer la creciente demanda de poder computacional. Sin embargo, otros aumentos de rendimiento en los sistemas de computacin̤ a gran escala estǹ limitados por el presupuesto agregado de energa̕ requerido para operarlos. El consumo de energa̕ se ha convertido en un importante factor de coste para los centros de cm̤puto. Adems̀, el consumo de energa̕ produce emisiones de dix̤ido de carbono, un peligro para el medio ambiente y la salud pb͠lica; Y el calor, lo que reduce la fiabilidad y la vida t͠il de los componentes de hardware. Por lo tanto, la eficiencia energťica es crucial en la computacin̤ de alto rendimiento.En este capt̕ulo se tratan cuestiones clave de la informt̀ica de alto rendimiento energťica. Describimos algunos mťodos numřicos que a menudo se usan en aplicaciones cientf̕icas y presentamos una tčnica de perfilado y rastreo de energa̕ adecuada para analizar el consumo de energa̕ de las aplicaciones. La siguiente seccin̤ se dedica a la caracterizacin̤ de rendimiento y energa̕ del producto de matriz-vector escaso, un bloque de construccin̤ numřico bs̀ico. Finalmente, discutimos las oportunidades de ahorrar energa̕ en los cl̀culos por medio de dos ejemplos. Primero, presentamos tiempos de ejecucin̤ conscientes de energa̕ en plataformas multi-core de memoria compartida para el mťodo de gradiente de conjugado. En segundo lugar, se presentan las tčnicas de eficiencia energťica para los mťodos de multigrid en clusters de memoria distribuida.