功率约束HPC系统OpenMP程序性能能耗协同优化研究

发布时间：2021-01-28 20:57

　　随着科学研究和生产生活对计算能力的需求不断提高,高性能计算系统已向着E级百亿亿次计算方向迅速发展,但是能耗问题越来越成为限制高性能计算系统发展的重要阻碍,这对硬件系统的体系结构设计和软件系统的执行效率提出了更高的要求。在未来的高性能计算系统中,功率约束将会成为一种常用的节能手段,不同的计算节点、计算任务将按照给定的功率上限运行。作为并行计算常用的编程模型,OpenMP并行程序已广泛地应用在不同的计算场景,研究OpenMP程序在功率约束条件下的运行情况有助于更好地促进高性能计算系统的发展。本文提出一种基于功率约束系统对OpenMP并行程序进行细粒度性能能耗协同优化的策略,该策略通过对程序的并行域设置不同的CPU和DRAM功率上限达到功率约束的目的,同时对程序的性能能耗进行机器学习建模,可以根据实际需要预测不同功率上限设置下程序执行的性能和能耗。基于此策略本文设计实现了一个自动代码优化系统,可以根据不同的优化目标选择出最优的功率配置,对性能能耗进行协同优化,并在源码级别对待优化程序进行修改。本文在实验平台上执行了十二组OpenMP基准测试程序进行训练和预测,对本文提出的策略的优化效果进行验... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

最优配置生成算法优化效果

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-34-表5-1基准测试程序5.2模型预测结果5.2.1数据集划分为了更好的训练效果，训练集和测试集内部的数据分布应尽量保持一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响，这就需要从不同类别的并行域中进行层次采样。本文根据采集到的PAPI特征对数据集进行层次聚类分析（HierarchicalClusterAnalysis），聚类结果如图5-1所示。图5-1并行域聚类结果及训练集划分基准测试程序描述选中的并行域个数NPB/BT求解3对角线方程组3NPB/CG求解大型稀疏对称正定矩阵的最小特征值的近似值2NPB/EP计算Gauss伪随机数1NPB/FT快速傅里叶变换3NPB/MG多栅格基准测试2NPB/SP求解5对角线方程组3STREAM测量内存带宽实际性能4CoMD经典分子动力学算法1LULESH爆炸流体力学3

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-36-图5-2测试集使用RF和SVR训练能耗模型的平均绝对误差MAPE图5-3是测试集各个并行域分别使用RF和SVR训练的AjustedR2结果。从图中可以看出，（1）整体上RF模型的AjustedR2值要大于SVR模型，只有FT_1的AjustedR2值RF小于SVR；（2）RF模型整体的AjustedR2值可以保持在0.60以上，其平均AjustedR2值为0.85，最大值0.96（FT_1），最小值为0.70（SP_3）；SVR模型在LULESH_1上的预测效果较差，AjustedR2值为-42.12，其余的预测平均AjustedR2值为0.69，最大为0.97（FT_1），最小值为0.19（BT_2）。图5-3测试集使用RF和SVR训练能耗模型的校正决定系数AdjustedR2

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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[2]面向分布共享存储体系结构的高效能OpenMP关键技术研究[D]. 黄春.国防科学技术大学 2007



本文编号：3005680