Integrating Power Information to Performance Profile Data for HPC Application Optimization

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  • HPCアプリケーションの消費電力最適化に向けた性能・消費電力情報の統合手法

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将来の HPC システムにおけるシステムの設計や実効性能を制約する主な原因の一つとして，消費電力が挙げられる．HPC アプリケーションの性能向上を図る上では，電力を意識することも重要である．ピーク電力が電力制約を超えずにシステムを動作させる従来の設計思想では，アプリケーションに対して限られた電力資源を適切に配分することは難しい．よって，我々はピーク消費電力が制約を超過する事を許し，電力性能ノブを適切に調節することで限られた電力資源を有効に使用できるようにする電力制約適応型システムの実現を目指している．この電力制約適応型システムを実現させるためには，アプリケーションの実行時のプロファイルやトレーシングによるアプリケーションの性能情報に加え，消費電力に関する情報をユーザに提示する必要がある．本稿では，既存のパフォーマンス解析ツールである TAU を用い，性能情報と電力測定を同時に行う際のオーバヘッドについて評価を行った．さらに，その結果に基づき，パフォーマンス解析ツールによって得られる性能情報と，高精度な消費電力情報とを統合する手法を提案する．

Power consumption is expected to be one of the most important design constraints for future HPC systems. To tackle this problem, it is required to develop a power-constraint adaptive system, which adaptively controls power-performance knobs equipped in hardware devices in order to maximize effective performance within a power constraint. In order to optimize performance of applications for this kind of HPC systems, we need to consider power consumption of the applications together with its performance. This paper analyzes some problems in conventional performance analysis tools, which incur performance and power overhead in collecting the performance information. Based on this analysis, this paper also proposes an integration method, which combines performance information obtained by performance analysis tools and highly accurate power information given by another source. As the result, the proposed method gives us accurate execution traces with integrated power information.

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