Güç tüketimini yakalayabilen soyut bir makine var mı?

13

Bir algoritmanın algoritmik karmaşıklığını bildirirken, temeldeki hesaplamaların modern bir CPU'ya yaklaşan bazı soyut makinelerde (örn. RAM) gerçekleştirildiği varsayılır. Bu modeller algoritmaların zaman ve mekan karmaşıklığını rapor etmemizi sağlar. Şimdi, GPGPU'ların yayılmasıyla , bir kişi güç tüketimini de dikkate alabileceği iyi bilinen modeller olup olmadığını merak ediyor.

GPU'ların önemli miktarda güç tükettiği iyi bilinir ve belirli talimatlar, karmaşık çip üzerindeki karmaşıklıklarına ve konumlarına bağlı olarak farklı güç tüketimi kategorilerine girer. Dolayısıyla, talimatlar, enerjiden bakıldığında, birim (hatta sabit) maliyet değildir. Önemsiz bir uzantı, işletme maliyetine ağırlık atayacaktır, ancak bir işlemin / talimatın sabit olmayan enerji birimlerine mal olabileceği güçlü bir model arıyorum , örneğin polinom miktarı (veya daha karmaşık örneğin: başlangıçtan bu yana geçen süre işlevi) ya da cipsleri ısıtacak ve saat frekansını yavaşlatacak soğutma sisteminin arızalanma olasılığını dikkate alarak)

Önemsiz maliyetlerin ve hataların dahil edilebileceği böyle modeller var mı?

— Gopi
kaynak

Herhangi bir temel işletme maliyetinin (karmaşık) değişikliğe maruz kaldığına inanmak için nedeniniz var mı? İlgileniyorsanız, enerji tüketimini teorik araçlarla analiz eden bir çalışma biliyorum.

— Raphael

8

Henüz yerleşik bir model yok, ama bu şu anda aktif bir araştırma alanı. Şeylerin algoritma tarafındaki uzmanlardan biri de Kirk Pruhs. Makalelerinde daha fazla bilgi var ve bu sunuma da göz atabilirsiniz .

— Suresh
kaynak

Henüz yerleşik bir model olmadığı gerçeğine katılmıyorum: makalelerin çoğu karmaşık bir fiziksel modele katılıyor, sadece bu fiziksel modelin farklı kısımlarına odaklanıyorlar. Kirkler, dinamik enerjiye odaklanır.

— Gopi

Sanırım yerleşik bir hesaplama maliyeti modeli yok.

— Suresh

7

Enerji tüketimi modelleri

Hız ölçeği, enerji tüketimi göz önüne alındığında en son kullanılan modellerden biridir (son zamanlarda). Besleme voltajının değiştirilmesinden oluşur. Besleme voltajını veya işlemci saat frekansını düşürerek, güç tüketiminde önemli azalmalar elde etmek mümkündür; daha yüksek hızlar daha hızlı yürütmeyi sağlar, ancak daha yüksek (supra-lineer) güç tüketimine de yol açarlar.

Daha kesin olarak, bir işlemci hızında çalışan dağılır bu nedenle tüketir, zaman birimi başına vat sırasında çalıştırıldığında joule zaman birimi. $s$ $s^3$ $s^3 \times d$ $d$

Ancak hız ölçeklendirme, dikkate alınan tek enerji değildir. Dinamik enerji denir . Statik enerji 'açık' işlemci varlık nedeni güçtür. Boşta kalma süresi boyunca işlemciyi kapatarak bu statik güçten kurtulmak mümkündür . Ancak bunun bir maliyeti vardır. Kayak kiralama sorununa çok yakın olan bu konuda pek çok çalışma yapılmıştır .

Genellikle enerji tüketimi, statik ve dinamik güç tüketiminin yürütme süresinin toplamıdır. Ancak, çoğu makale bu sorunlardan birine odaklanmaktadır.

Bu modeldeki arızaların tanıtılması

Hız ölçeklendirme modelinin en şaşırtıcı kısmı bence. Genellikle, bir görevi ne kadar hızlı gerçekleştirirseniz, yürütmeyi başarısız olma olasılığınız o kadar yüksek olur. Aksine, bir işlemcinin hızının düşürülmesinin, sistemin geçici hata oranlarının sayısını arttırdığı gösterilmiştir; başarısızlık olasılığı katlanarak artar ve büyük ölçekli hesaplamalarda bu olasılık göz ardı edilemez.

Sezgisel olarak, bir göreve ne kadar çok zaman harcarsanız o görevin yürütülmesi sırasında başarısız olma şansınız o kadar artar. Ancak bundan daha vardır: in Shatz ve Wang bu , hata-model Poisson dağılımını takip belirtti. Poisson dağılımının parametresi şu : \ burada oluşan işlem hızıdır ve ve sürekli bağımlıdır. hızında çalıştırılan ağırlığı görevini düşünüyorsanız , bu görevin yürütülmesinin güvenilirliği $\lambda$

λ (f) = λ_{0} e^{d \frac{f m a x - f}{f m a x - f m i n}},

$\lambda(f)=\lambda_0 e^{d\frac{fmax-f}{fmax-fmin}},$

f

$f$

[f m i n, f m a x]

$[fmin,fmax]$

λ_{0}

$\lambda_0$

d

$d$

w

$w$

f

$f$

R (f) = e^{- λ (f) \times \frac{w}{f}}

$R(f)=e^{-\lambda(f)\times\frac{w}{f}}$ .

Burada takdir eğer sen ilgilenen varsa ancak, bu fazla bilgi bulabilirsiniz, bilmiyorum Bu kendini referanstır kağıt üzerinde dinamik enerji tüketiminin bir parçası.

— Gopi
kaynak

3

Teoride algoritmaların enerji tüketimini analiz etme girişimleri olmuştur (elbette operasyon başına gerçek hayat maliyetlerini kullanarak); bkz. örneğin [1]. Sonuçlar yeterince şaşırtıcı olsa da - en hızlı algoritma her zaman en az enerjiyi kullanan algoritma değildir - bazı engeller devam etmektedir.

Özellikle, modern platformlar belirli özellikleri kapatır, böylece işletim enerjisi maliyeti tekrar açıldığında yükselir. Prensip olarak titiz analize dahil olmak mümkün olmakla birlikte, teknik olarak (çok mu?) Zorlaşır. Ayrıca, önbellek hatalarının toplam enerji tüketimi üzerindeki etkisi iyi araştırılmamıştır.

Platformlar arasındaki büyük farkların, (bir kez) spesifikasyonları göz ardı edemeyecek katı analizlere karşı çıktığı görülmektedir, çünkü genel modeller (yani beton sabitleri / fonksiyonları takmadan önce) sınırlı bir öneme sahiptir.

Hannah Bayer ve Markus E. Nebel: Algoritmaları Enerji Tüketimine Göre Değerlendirmek, Avrupa'da Hesaplanabilirlik, 2009

— Raphael
kaynak