- Metriken zur Analyse des Energieverbrauchs von heterogenem Arbeitsspeicher im Hochleistungsrechnen unter Berücksichtigung der Zugriffsmuster
Alt, Lukas; Müller, Matthias S. (Thesis advisor); Lankes, Stefan (Thesis advisor); Kozhokanova, Anara (Consultant)
Aachen : RWTH Aachen University (2023)
Masterarbeit
Masterarbeit, RWTH Aachen University, 2023
Kurzfassung
Als Reaktion auf die steigende Nachfrage nach Speicherkapazität und ‑performance hat die Heterogenität des Arbeitsspeichers im Hochleistungsrechnen zugenommen. Insbesondere werden neben DRAM auch Technologien wie High-Capacity Memory (HCM) und High-Bandwidth Memory (HBM) eingesetzt. Während der Energieverbrauch von DRAM in der Vergangenheit oft bei der Energieoptimierung auf Knotenebene vernachlässigt wurde, motiviert der erhöhte Energieverbrauch von HCM die Untersuchung des Energieverbrauchs von heterogenem Speicher auf aktuellen Architekturen mit unterschiedlichen Zugriffsmustern. Es wird eine Methode zur Messung des Energieverbrauchs des Speichers durch Hardware-Instrumentierung der Speichersteckplätze beschrieben und implementiert. Die so durchgeführten Messungen werden mit RAPL verglichen, einem Interface zur Begrenzung und Messung des Energieverbrauchs auf Intel Systemen. Die Ergebnisse zeigen, dass die RAPL Messungen für den Arbeitsspeicher erheblich - um bis zu 120%- von Referenzmessungen auf Intel Ice Lake-SP Systemen abweichen. Eine Diskussion möglicher Gründe ergab, dass die RAPL-Speicherdomäne möglicherweise Verluste auf der Spannungsreglerebene enthält. Die Genauigkeit der Referenzmessungen wurde durch den Vergleich von Ergebnissen aus der Literatur mit den Ergebnissen auf einer ähnlichen Architektur (Broadwell-EP) im Rahmen dieser Arbeit validiert. In dieser Arbeit werden die neuen Metriken DEL und DES für die Bewertung des Energieverbrauchs von heterogenem Arbeitsspeicher unter Berücksichtigung der Zugriffsmuster vorgestellt. Zusätzlich wurde die BpW-Metrik für die Charakterisierung der Speicherenergieeffizienz verwendet. Die Metriken basieren auf Energiemessungen, die auf der Ice Lake-Architektur mit DRAM und Intel Optane Persistent Memory (PMem) durchgeführt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Zugriffsmuster und die Anzahl der gleichzeitigen Speicherzugriffe den dynamischen Energieverbrauch erheblich beeinflussen. Außerdem zeigt sich, dass PMem im Idle-Betrieb pro Kapazität energieeffizienter als DRAM ist und sich somit besser für die Speicherung selten benötigter Daten eignet. Unter Last ist DRAM aber energieeffizienter als PMem. Die präsentierten Metriken werden dann zur Schätzung des Energieverbrauchs realer Anwendungen verwendet, gefolgt von einer Diskussion über die Anwendbarkeit dieses Ansatzes und Verbesserungsmöglichkeiten.
Einrichtungen
- IT Center [022000]
- Fachgruppe Informatik [120000]
- Lehrstuhl für Hochleistungsrechnen (Informatik 12) [123010]