性能予測モデルの学習と実行時性能最適化機構を有する省電力化スケジューラ

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タイトル別名
  • Energy-efficient Scheduler with Adaptive Performance Prediction and Performance Optimization
  • セイノウ ヨソク モデル ノ ガクシュウ ト ジッコウジ セイノウ サイテキカ キコウ オ ユウスル ショウデンリョクカ スケジューラ

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説明

本稿では，統計情報に基づき性能予測を行うモデルを自動的に最適化し，このモデルを用いて，設定された性能の範囲内でプロセスごとに省電力化を行うLinux スケジューラの設計と評価について述べる．性能予測には，ハードウェアカウンタの値を説明変数とした回帰分析を用いて定量的に性能予測式の最適化を行う方法を採用した．これにより，プログラムを実行するのみで計算機環境ごとに性能予測式を最適化する機構を設計・実装した．さらに，省電力化時には，最適化した性能予測に基づき最適な周波数でプログラムを実行するとともに，性能予測のみでは性能の精度に限度があるため，実行時に予測性能と実性能の差を補正するフィードバック機構を設計・実装し，より高い性能精度の達成とさらなる省電力化を達成した．本スケジューラは，プロセス単位での省電力化が可能であり，多様なプログラムが実行される環境においても最適な電力制御を行うことができる．加えて，基準性能の設定は実時間を基準として行うため，時間制約のあるシステムにも応用可能である．実装には広く利用されるLinux システムを用い，評価より，単純な周波数比による性能予測に比べて，学習による性能予測のみでCPU ベンチマークでは最大17%，性能予測とフィードバック機構を併用することでI/O ベンチマークでは最大47%，CPU ベンチマークでは最大23%の電力量を削減できた．

This paper describes the implementation and evaluation of an energy-efficient Linux scheduler using adaptive statistics of performance. The scheduler examines relationships between the performance and hardware counters using regression analysis. The relationships are determined via executions of benchmark programs for each computer environment. Additionally,the scheduler executes each process with suitable voltage and frequency by adaptive performance prediction. Furthermore, we designed and implemented of “feedback system” that revise an error between the estimated performance and the real performance to achieve more energy efficiency. The performance threshold is established using real-time, therefore the scheduler is able to apply for soft real-time system. Evaluations show that the performance prediction reduces 17% of energy in a CPU benchmark, and the performance prediction with the feedback system reduces 47% of energy in an I/O benchmark, and 23% of energy in a CPU benchmark.

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