Predição de Consumo de Energia de Aplicações OpenMP Multithreads

  • Fellipe Queiroz UFPA
  • Erick Damasceno UFPA
  • Marcos Amaris UFPA

Resumo

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.

Referências

Amaris, M., Camargo, R., Cordeiro, D., Goldman, A., and Trystram, D. (2023). Evaluating execution time predictions on gpu kernels using an analytical model and machine learning techniques. JPDC, 171:66–78.

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Cordeiro, D., Francesquini, E., Amarís, M., Castro, M., Baldassin, A., and Lima, J. (2023). Green cloud computing: Challenges and opportunities. In Anais do XIX SBSI, pages 129–131, Maceió/AL. SBC.

Krause, A. M., Moro, G. B., and Schnorr, L. M. (2017). Análise do consumo energético de aplicações paralelas com diferentes versões de compiladores. In Anais da XVII ERAD-RS. SBC.
Publicado
2023-10-30
Como Citar
QUEIROZ, Fellipe; DAMASCENO, Erick; AMARIS, Marcos. Predição de Consumo de Energia de Aplicações OpenMP Multithreads. 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), [S.l.], p. 21-24, out. 2023. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/erad-eramia-no2/article/view/26634>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/erad-no2.2023.236309.