大規模並列システムにおける電力最適化時の消費エネルギー評価

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2011-01-11
• タイトル: 大規模並列システムにおける電力最適化時の消費エネルギー評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prediction of Optimized Energy Consumption of Power-aware Large-scale Cluster System
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 省電力
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科／日本学術振興会特別研究員
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba / Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
• 著者名: 木村, 英明; 今田, 貴之; 佐藤, 三久
• 著者名(英): Hideaki, Kimura; Takayuki, Imada; Mitsuhisa, Sato
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，PC クラスタに代表される大規模並列システムを構築する上でシステムの省電力性が重要になっている．高性能計算向けアプリケーションではプログラムを複数領域に分割し動作 P-State を制御する消費エネルギー最適化が有効であるが，大規模システムでの消費エネルギー最適化効果や消費エネルギー最適化に関するスケーラビリティは明らかになっていない．そこで本稿では，strong scaling 問題においてプログラム分割による消費エネルギー最適化手法を適用し，ノード数と消費エネルギー，消費エネルギー最適化効率の関係について議論する．評価結果より，ノード数の増加に従って標準動作 P-State 実行時の消費エネルギーは増加する傾向があることが分かった．また，消費エネルギー最適化を適用した strong scaling 問題ではノード数の増加に従って消費エネルギー最適化効率が向上し，大規模並列システムにおいてもプログラム分割による電力最適化が有効であることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, it has become important to improve the energy efficiency of high performance PC cluster systems. Profile-based energy optimization method, which defines program regions that have the almost same characteristics and selects the best P-State by analyzing profiles, can achieve energy efficient computing. However, it is difficult to evaluate the energy efficiency in a large-scale cluster system, therefore the energy scalability has not been discussed. This paper investigates both energy efficiency achieved by an energy optimization with program partitioning and scalability of energy efficiency. As a result, we found that the energy optimization method can reduce energy consumption in the large-scale PC cluster system. Increasing the number of nodes can achieve more effective energy optimization, though it wastes more energy consumption. The results indicated that the energy optimization with defining program regions is effective for the strong scaling problem.
• 書誌情報: ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集; 巻 2011, p. 121-129, 発行日 2011-01-11
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会