資料介紹
通用圖形處理器(General Purpose Graphics Processing Unit ,GPGPU)是一種性價(jià)比較高的并行加速處理器,已經(jīng)在科學(xué)計(jì)算和各種工程計(jì)算領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計(jì),HPC Top500中有超過100A采用了Nvidia GPU作為加速部件。隨著半導(dǎo)體工藝的不斷發(fā)展進(jìn)步,GPU集成了更多的晶體管(Nvidia Tesla K20擁有71億個晶體管),功耗也不斷增長,如Nvidia TeslaK20的熱設(shè)計(jì)功耗(Thermal Design Power,TDP)達(dá)到了225 W。高功耗意味著需要更加復(fù)雜的散熱方案,增加了GPU使用成本。在提倡綠色計(jì)算的今天,能源作為一種重要的計(jì)算資源逐漸引起研究人員關(guān)注,對高功耗的GPU進(jìn)行控制優(yōu)化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
精準(zhǔn)快速地獲得GPU功耗數(shù)據(jù),是研究GPU功耗相關(guān)問題的重要前提。測量GPU功耗可通過在GPU中集成功耗測量電路,該方法所得功耗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,但是需要增加額外硬件電路,增加了制造成本。另一種功耗測量方法是通過功耗測量設(shè)備獲取GPU功耗,該方法成本高且易受到外部環(huán)境因素的干擾。GPU硬件仿真方法也可得到其功耗,但是該方法需耍研究人員精通GPU硬件架構(gòu),并且GPU仿真通用性差。
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