Predição de Consumo de Energia de Aplicações OpenMP Multithreads - Queiroz, Fellipe; Damasceno, Erick; Amaris, Marcos (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 (ERAD-NO2) e Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2 (ERAMIA-NO2), 2023)
Investigamos o consumo de energia em benchmarks OpenMP com o objetivo de otimizar o desempenho em hardware de alto desempenho. Utilizamos técnicas de regressão linear e polinomial para prever o consumo de energia. Os resultados mais promissores incluem um erro de previsão de apenas 0.85% para o benchmark LavaMD no conjunto de benchmarks Rodinia e 0.94% para o benchmark Cholesky no conjunto Polybench.