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저자정보
Junke Li (Sichuan University) Bing Guo (Sichuan University) Yan Shen (Chengdu University of Information Technology) Deguang Li (Sichuan University) Yanhui Huang (Sichuan University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.1
발행연도
2018.1
수록면
181 - 191 (11page)

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Rapid development of information technology makes our environment become smarter and massive high performance computers are providing powerful computing for that. Graphics Processing Unit (GPU) as a typical high performance component is being widely used for both graphics and general-purpose applications. Although it can greatly improve computing power, it also delivers significant power consumption and need sufficient power supplies. To make high performance computing more sustainable, the important step is to measure it. Current power technologies for GPU have some drawbacks, such as they are not applicable for power estimation at the early stage. In this article, we present a novel power technology to correlate power consumption and the characteristics at the programmer perspective, and then to estimate power consumption of source program without prerunning. We conduct experiments on Nvidia’s GT740 platform; the results show that our power model is more accurately than regression model and has an average error of 2.34% and the maximum error of 9.65%.
#Characteristics of source program #Correlation #Estimation #High performance computing #Power modelling

목차

Abstract
1. Introduction
2. GPU Architecture
3. Related works
4. Power model
5. Measurement of Characteristics
6. Nonlinear fitting of power consumption
7. Experiment validation and analysis
8. Conclusion
References

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
Top 500 Supercomputer Sites Webpage, November 2015. http://www.top500.org. Chen, J., Li, B., Zhang, Y., “Tree structured analysis on GPU power study,” in Proceedings of IEEE International Conference on Computer Design, pp. 57-64, 2011. Ma, X., et al, “Statistical power consumption analysis and modeling for GPU-based computing,” in Proceedings of ACM SOSP Workshop on Power Aware Computing and Systems, October 2009. Nagasaka, H., Maruyama, N., et al, “Statistical power modeling of GPU kernels using performance counters,” in Proceedings of IEEE International Conference on Green Computing, pp. 115-122, 2010. Zhang, Y., Hu, Y., et al, “Performance and power analysis of ATI gpu: A statistical approach,” in Proceedings of IEEE International Conference on NAS, pp. 115-122, 2011.

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