2024-03-29T01:35:19Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001779092023-04-27T10:00:04Z01164:02240:09116:09117
温度センサーを用いた「京」のジョブ消費電力推定精度向上の検討jpn熱設計と最適化http://id.nii.ac.jp/1001/00177821/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=177909&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan株式会社富士通研究所株式会社富士通研究所株式会社富士通研究所国立研究開発法人理化学研究所国立研究開発法人理化学研究所富士通株式会社石井, 雅俊中尾, 宏中島, 善康山本, 啓二塚本, 俊之末安, 史親「京」 をはじめとする大規模クラスタシステムは,運用コストに占める電力料金の割合が非常に大きく,ジョブ毎の消費電力を考慮してジョブを実行することで,規定電力を超過しない運用が求められている.そのため,実行されたジョブ毎の電力情報のデータベースの構築を進めているが,「京」 システムでは全てのノードに電力計が備わっていないため,簡単に作成することができない.これまで,各ノードに取り付けられた既存の温度センサー情報を用いたジョブ電力の推定について検討を行っているが,その電力推定の平均誤差が 5% 程度あるためさらなる推定精度の向上が望まれている.「京」 では水冷と空冷が混在した複雑な冷却システムのため,温度センサーを用いた電力の推定精度を向上させるには,実機を反映した温度 - 電力モデルが必要である.本検討ではシステムボード上の冷却機構や,冷却水温と吸気温度の温度依存性を考慮した温度 - 電力モデルおよび電力推定式を新たに構築し,その電力推定精度を検証した.その結果推定を誤差 2% まで向上できることを確認した.これにより,電力制約下でのシステムの稼働率をさらに向上させることが可能になると考えられる.AN10463942研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)2017-HPC-1584182017-03-012188-88412017-02-28