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Enregistrement W2153636549 · doi:10.5555/1898699.1898829

Power-performance efficiency of asymmetric multiprocessors for multi-threaded scientific applications

2006· article· en· W2153636549 sur OpenAlexaff
Ryan E. Grant, Ahmad Afsahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceServerMultiprocessingSpec#Scheduling (production processes)Energy consumptionSlowdownOperating systemPower consumptionEmbedded systemPower managementParallel computingEfficient energy usePower (physics)Power budgetElectric power systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, under a fixed power budget, asymmetric multiprocessors (AMP) have been proposed to improve the performance of multi-threaded applications compared to symmetric multiprocessors. An AMP is a multiprocessor system in which its processors are not operating at the same frequency. Power consumption has become an important design constraint in servers and high-performance server clusters. This paper explores the power-performance efficiency of Hyper-Threaded (HT) AMP servers, and proposes a new scheduling algorithm that can be used to reduce the overall power consumption of a server while maintaining a high level of performance. Prototyping AMPs on a commercial 4-way SMP server, we show that on average 15.6 % energy savings and 6.1 % slowdown for the HT-disabled case, and 7.1 % energy savings and 4.8% slowdown for the HT-enabled case can be achieved across NAS and SPEC OpenMP applications. 1.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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