Análise da Variabilidade de Processos na Execução de Tarefas em Arquiteturas Heterogêneas
Resumo
Avanços na manufatura de núcleos de processadores possibilitaram a popularização de processadores com arquiteturas heterogêneas no mercado consumidor. Com essa mudança na arquitetura, o estudo da variabilidade de processo deve ser abordado diferentemente, considerando agora os diferentes núcleos dentro do processador. Sabendo disso, analisamos a variabilidade de processos em um processador Intel Alder Lake e mostramos diferença de até 42% no energy-delay product entre núcleos de mesma característica.
Referências
Apple (2020). M1 press release.
Baruah, T., Sun, Y., Dong, S., Kaeli, D., and Rubin, N. (2018). Airavat: Improving energy efficiency of heterogeneous applications. In DATE, pages 731–736.
Fraternali, F., Bartolini, A., Cavazzoni, C., and Benini, L. (2018). Quantifying the impact of variability and heterogeneity on the energy efficiency for a next-generation ultra-green supercomputer. IEEE TPDS, 29(7):1575–1588.
Gonçalves, T., Beck, A., and Lorenzon, A. (2023). Explorando a variabilidade de processo para otimizar a eficiência energética em servidores de nuvem. In XXIV WSCAD, pages 229–240, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Intel (2021). 12th gen intel® core™ desktop product brief.
Lorenzon, A. F. and Beck Filho, A. C. S. (2019). Parallel computing hits the power wall: principles, challenges, and a survey of solutions. Springer Nature.
Lorenzon, A. F., Korol, G., Brandalero, M., and Beck, A. C. S. (2023). Harnessing the effects of process variability to mitigate aging in cloud servers. In 2023 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), pages 1–6.
Navaux, P. O. A., Lorenzon, A. F., and da Silva Serpa, M. (2023). Challenges in high-performance computing. Journal of the Brazilian Computer Society, 29(1):51–62.
Raghunathan, B., Turakhia, Y., Garg, S., and Marculescu, D. (2013). Cherry-picking: Exploiting process variations in dark-silicon homogeneous chip multi-processors. In DATE, pages 39–44.
Winter, J. A. and Albonesi, D. H. (2008). Scheduling algorithms for unpredictably heterogeneous cmp architectures. In IEEE DSN, pages 42–51.
Baruah, T., Sun, Y., Dong, S., Kaeli, D., and Rubin, N. (2018). Airavat: Improving energy efficiency of heterogeneous applications. In DATE, pages 731–736.
Fraternali, F., Bartolini, A., Cavazzoni, C., and Benini, L. (2018). Quantifying the impact of variability and heterogeneity on the energy efficiency for a next-generation ultra-green supercomputer. IEEE TPDS, 29(7):1575–1588.
Gonçalves, T., Beck, A., and Lorenzon, A. (2023). Explorando a variabilidade de processo para otimizar a eficiência energética em servidores de nuvem. In XXIV WSCAD, pages 229–240, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Intel (2021). 12th gen intel® core™ desktop product brief.
Lorenzon, A. F. and Beck Filho, A. C. S. (2019). Parallel computing hits the power wall: principles, challenges, and a survey of solutions. Springer Nature.
Lorenzon, A. F., Korol, G., Brandalero, M., and Beck, A. C. S. (2023). Harnessing the effects of process variability to mitigate aging in cloud servers. In 2023 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), pages 1–6.
Navaux, P. O. A., Lorenzon, A. F., and da Silva Serpa, M. (2023). Challenges in high-performance computing. Journal of the Brazilian Computer Society, 29(1):51–62.
Raghunathan, B., Turakhia, Y., Garg, S., and Marculescu, D. (2013). Cherry-picking: Exploiting process variations in dark-silicon homogeneous chip multi-processors. In DATE, pages 39–44.
Winter, J. A. and Albonesi, D. H. (2008). Scheduling algorithms for unpredictably heterogeneous cmp architectures. In IEEE DSN, pages 42–51.
Publicado
24/04/2024
Como Citar
GONÇALVES, Thiago dos S.; BECK, Antonio Carlos S.; LORENZON, Arthur F..
Análise da Variabilidade de Processos na Execução de Tarefas em Arquiteturas Heterogêneas. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 24. , 2024, Florianópolis/SC.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 41-44.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2024.238726.
