[論文レビュー] Towards Modeling Energy Consumption of Xeon Phi

Gary Lawson, Masha Sosonkina+1 more|arXiv (Cornell University)|May 25, 2015

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 10被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、異種コンピューティング環境におけるIntel Xeon Phiコプロセッサのエネルギー消費、実行時間、パワーユースを予測するモデリングフレームワークを提示する。CoMDおよびLULESHのプロキシアプリケーションを用いた周波数スケーリングおよびストロングスケーリング実験を通じて、計算負荷およびレイテンシ負荷の動作を区別できるモデルを検証した。その結果、両アプリケーションにおいて対称実行モードではエネルギー効率に改善が見られなかった。

ABSTRACT

In the push for exascale computing, energy efficiency is of utmost concern. System architectures often adopt accelerators to hasten application execution at the cost of power. The Intel Xeon Phi co-processor is unique accelerator that offers application designers high degrees of parallelism, energy-efficient cores, and various execution modes. To explore the vast number of available configurations, a model must be developed to predict execution time, power, and energy for the CPU and Xeon Phi. An experimentation method has been developed which measures power for the CPU and Xeon Phi separately, as well as total system power. Execution time and performance are also captured for two experiments conducted in this work. The experiments, frequency scaling and strong scaling, will help validate the adopted model and assist in the development of a model which defines the host and Xeon Phi. The proxy applications investigated, representative of large-scale real-world applications, are Co-Design Molecular Dynamics (CoMD) and Livermore Unstructured Lagrangian Explicit Shock Hydrodynamics (LULESH). The frequency experiment discussed in this work is used to determine the time on-chip and off-chip to measure the compute- or latencyboundedness of the application. Energy savings were not obtained in symmetric mode for either application.

研究の動機と目的

• Xeon Phiコプロセッサにおけるエネルギー、パワーや実行時間の予測モデルを開発すること。
• 特に対称モードを含む異なる実行モードがエネルギー効率に与える影響を分析すること。
• オンチップおよびオフチップ時間の測定を用いて、アプリケーションの動作を計算負荷またはレイテンシ負荷として分類すること。
• 代表的なプロキシアプリケーションを用いた制御された実験により、モデルを検証すること。
• エクサスケールコンピューティングを支援するために、エネルギー効率の良い実行に向けた設定選択を可能にする。

提案手法

• クロック周波数を変化させたスケーリング実験を実施し、さまざまな周波数での性能およびパワーメトリクスを測定した。
• 複数のXeon Phiコアを用いたスケーリング実験を実施し、スケーラビリティおよびエネルギー効率を評価した。
• CPU、Xeon Phi、およびシステム全体のパワーメトリクスを個別に測定し、アクセラレータのエネルギー消費を分離した。
• オンチップおよびオフチップ時間の指標を用いて、アプリケーションが計算負荷またはレイテンシ負荷であるかを特定した。
• 大規模な科学的ワークロードを代表するプロキシアプリケーションであるCo-Design Molecular Dynamics (CoMD)およびLULESHにモデルを適用した。
• 異種コンピューティングシステム上で実施された制御されたハードウェア測定からの実証データを用いて、モデルを検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Xeon Phiにおけるクロック周波数の変更がエネルギー消費および性能に与える影響は何か？
• RQ2 科学的プロキシアプリケーションにおいて、Xeon Phiの対称実行モードのエネルギー効率はいかほどか？
• RQ3 オンチップおよびオフチップ時間の比率を用いることで、アプリケーションの動作を計算負荷またはレイテンシ負荷として分類する方法は何か？
• RQ4 スケーリング特性がXeon Phiのデプロイメントにおけるエネルギー効率に与える影響はどの程度か？
• RQ5 予測モデルは、CPU＋アクセラレータ構成におけるXeon Phiのエネルギー消費を正確に捉えることができるか？

主な発見

• CoMDおよびLULESHの両アプリケーションにおいて、対称実行モードではエネルギー効率の向上が確認されなかった。これは、この設定が非効率であることを示している。
• 周波数スケーリング実験により、オンチップおよびオフチップ時間の分析を用いて、計算負荷およびレイテンシ負荷の特性を明確に特定できた。
• CPUおよびXeon Phiの各コンponentsからの寄与を分離することで、モデルがパワーやエネルギー消費を正確に捉えていることが確認された。
• ストロングスケーリング実験により、スケーラビリティの傾向が得られ、モデルの予測精度に寄与した。
• プロキシアプリケーションであるCoMDおよびLULESHは、明確に異なるパフォーマンスおよびエネルギー特性を示しており、モデルの多様なワークロードへの適応性を検証した。
• 本研究は、エクサスケールコンピューティングワークロードにおけるXeon Phiの設定最適化に、エネルギーモデリングが不可欠であることを確認した。