[論文レビュー] Energy of Computing on Multicore CPUs: Predictive Models and Energy Conservation Law

Arsalan Shahid, Muhammad Fahad+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2019

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 30被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、エネルギー保存則に基づく計算のエネルギー理論を提唱し、性能監視カウンタ（PMC）の加法性が正確なエネルギー予測に不可欠であると同定する形式的モデル理論的枠組みを導入する。エネルギー保存則制約（線形回帰におけるゼロ切片および正の係数）を適用することで、予測精度が31%から18%に向上し、非加法的PMCを用いると最大67%のエネルギー最適化損失が生じる可能性がある。

ABSTRACT

Energy is now a first-class design constraint along with performance in all computing settings. Energy predictive modelling based on performance monitoring counts (PMCs) is the leading method used for prediction of energy consumption during an application execution. We use a model-theoretic approach to formulate the assumed properties of existing models in a mathematical form. We extend the formalism by adding properties, heretofore unconsidered, that account for a limited form of energy conservation law. The extended formalism defines our theory of energy of computing. By applying the basic practical implications of the theory, we improve the prediction accuracy of state-of-the-art energy models from 31% to 18%. We also demonstrate that use of state-of-the-art measurement tools for energy optimisation may lead to significant losses of energy (ranging from 56% to 65% for applications used in experiments) since they do not take into account the energy conservation properties.

研究の動機と目的

• 既存のPMCベースのエネルギー予測モデルの背後にある仮定をモデル理論的アプローチを用いて形式化すること。
• エネルギー保存則の未考慮の特性、特にPMCの加法性をエネルギーモデリングに同定および組み込むこと。
• エネルギー保存則との物理的整合性を強制することで、最先端のエネルギーモデルの予測精度を向上させること。
• 現在のツール（例：Intel RAPL）がエネルギー保存則を無視することで、深刻なエネルギー損失（56–65%）を引き起こす可能性があることを実証すること。
• 加法的かつ物理的に意味のあるPMCの選択をガイドするため、PMCの選定基準を優先すること。

提案手法

• 既存のエネルギーモデルをモデル理論的枠組みで形式化し、仮定された特性を数学的に表現すること。
• 普遍的なエネルギー保存則に基づく新しい形式的性質を導入し、特にPMCの加法性を強調すること。
• ゼロ切片および線形回帰モデルにおける正の係数を含む制約を含む、計算のエネルギー理論を定義すること。
• 合成アプリケーションにおける5%の許容誤差を用いて、PMCの加法性を評価するテストを実施すること。
• エネルギー保存則制約を強制するように変更した7つの線形回帰モデルを構築すること。
• IntelマルチコアCPU上で厳密な実験手法を用い、HCLWattsUpからのシステムレベルの物理的測定値と比較して、モデルの精度を評価すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー保存則、特にPMCの加法性が、エネルギー予測モデルの精度にどのように影響するか？
• RQ2 非加法的PMCは、エネルギーモデルの予測精度をどの程度劣化させるか？
• RQ3 エネルギー保存則制約（ゼロ切片、正の係数）を強制することで、モデルの精度が向上するか？
• RQ4 Intel RAPLのような不正確な測定ツールを用いることで、エネルギー最適化の結果にどのような影響が生じるか？
• RQ5 コア数の増加がPMCの加法性およびエネルギーモデルの信頼性に与える影響は何か？

主な発見

• エネルギー保存則制約を強制することで、最先端のエネルギーモデルの予測精度が31%から18%に向上した。
• テストされた6つのPMCすべてが5%の許容誤差で加法性テストに失敗し、一部のPMCでは非加法性誤差が最大3075%に達した。
• 最も加法性の高い2つのPMCのみを用いたModelEが、非加法性の高いPMCを含むモデルよりも優れた平均予測精度を達成した。
• 最も加法性の高いPMCを1つだけ使用したModelFでさえ、線形フィットが悪いために低い性能を示した。これは、物理的整合性が欠如した相関関係に依存するだけでは危険であることを示している。
• Intel RAPLの予測精度は、ベースラインモデル（ModelA）と同等であったが、最適化に使用した場合、最大67%のエネルギー損失が生じた。
• エネルギー保存則を尊重しない非保守的ツール（例：RAPL）を用いたエネルギー最適化は、エネルギー保存則に違反するため、顕著なエネルギー浪費を引き起こす可能性がある。