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Enregistrement W2155382325 · doi:10.1109/iiswc.2009.5306782

Evaluation of the Intel® Core™ i7 Turbo Boost feature

2009· article· en· W2155382325 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurboComputer scienceEnergy consumptionTurbo codeMulti-core processorPower consumptionWorkloadTurbo generatorPower (physics)Parallel computingReal-time computingOperating systemElectrical engineeringDecoding methodsAlgorithmEngineeringAutomotive engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Intel® Core™ i7 processor code named Nehalem has a novel feature called Turbo Boost which dynamically varies the frequencies of the processor's cores. The frequency of a core is determined by core temperature, the number of active cores, the estimated power and the estimated current consumption. We perform an extensive analysis of the Turbo Boost technology to characterize its behavior in varying workload conditions. In particular, we analyze how the activation of Turbo Boost is affected by inherent properties of applications (i.e., their rate of memory accesses) and by the overall load imposed on the processor. Furthermore, we analyze the capability of Turbo Boost to mitigate Amdahl's law by accelerating sequential phases of parallel applications. Finally, we estimate the impact of the Turbo Boost technology on the overall energy consumption. We found that Turbo Boost can provide (on average) up to a 6% reduction in execution time but can result in an increase in energy consumption up to 16%. Our results also indicate that Turbo Boost sets the processor to operate at maximum frequency (where it has the potential to provide the maximum gain in performance) when the mapping of threads to hardware contexts is sub-optimal.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,263 · 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