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알고리즘의 알고리즘 복잡성을보고 할 때 최신 계산에 근사한 일부 추상 머신 (예 : RAM)에서 기본 계산이 수행된다고 가정합니다. 이러한 모델을 통해 알고리즘의 시간 및 공간 복잡성을보고 할 수 있습니다. 이제 GPGPU 가 확산 되면서 전력 소비를 고려할 수있는 잘 알려진 모델이 있는지 궁금합니다.

GPU는 상당한 양의 전력을 소비하는 것으로 잘 알려져 있으며 특정 명령은 복잡한 칩에서의 복잡성과 위치에 따라 다른 전력 소비 범주로 분류됩니다. 따라서 에너지 관점에서 지침은 단가 (또는 심지어 고정 된) 비용이 아니다. 사소한 확장은 작업 비용에 가중치를 할당하는 것이지만 작업 / 명령이 일정하지 않은 에너지 단위, 예를 들어 다항식 양 (또는 더 복잡한 예 : 시작 이후 경과 된 시간의 기능)을 소비 할 수있는 강력한 모델을 찾고 있습니다 알고리즘의; 또는 칩을 가열하고 클럭 주파수를 늦추는 냉각 시스템의 고장 가능성을 고려합니다.)

사소한 비용과 결함을 통합 할 수있는 모델이 있습니까?

답변

아직 확립 된 모델은 없지만 현재 활발한 연구 분야입니다. 알고리즘 측면의 전문가 중 하나는 Kirk Pruhs입니다. 그의 논문 에는 더 많은 정보가 있으며, 이 프리젠 테이션을 찾아 볼 수도 있습니다 .

답변

에너지 소비 모델

속도 스케일링은 에너지 소비를 고려할 때 가장 최근에 사용 된 모델 중 하나입니다. 공급 전압을 수정하는 것으로 구성됩니다. 공급 전압 또는 프로세서 클럭 주파수를 낮추면 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 속도가 빠를수록 실행 속도가 빨라지지만 훨씬 더 높은 (선형) 전력 소비로 이어집니다.

보다 구체적으로, 프로세서는 실행 속도 소산
그러므로 그것을 소비 단위 시간당 w 동안 작동 할 때 주울 시간 단위. $s$

$s^{3}$

$s^{3} \times d$

s3×d

$d$

그러나 속도 스케일링이 유일한 에너지는 아닙니다. 이것이 바로 동적 에너지입니다. 정적 에너지가 ‘ON’프로세서 것에 의한 전력이다. 유휴 시간 동안 프로세서를 종료 하여이 정적 전원을 제거 할 수 있습니다. 그러나 비용이 있습니다. 스키 렌탈 문제 와 매우 유사한이 주제에 대해 많은 작업이 수행되었습니다 .

일반적으로 에너지 소비는 정적 및 동적 전력 소비 시간과 실행 시간의 합입니다. 그러나 대부분의 논문은 이러한 문제 중 하나에 중점을 둡니다.

이 모델의 결함 소개

이것이 속도 스케일링 모델에서 가장 놀라운 부분이라고 생각합니다. 일반적으로 작업을 빨리 실행할수록 실행에 실패 할 가능성이 높다고 생각합니다. 반대로, 프로세서 속도를 줄이면 시스템의 일시적 오류 비율이 증가합니다. 실패 확률은 기하 급수적으로 증가하며이 확률은 대규모 컴퓨팅에서 무시할 수 없습니다.

직관적으로, 작업에 더 많은 시간을할수록 해당 작업을 실행하는 동안 실패 할 가능성이 높아집니다. 그러나 더보다가 :에 Shatz와 왕 이 , 고장 모델은 포아송 분포를 다음 밝혔다. Poisson 분포 의 매개 변수 는 다음과 같습니다. \

여기서 는 및 및 는 시스템에 따라 일정합니다. 속도 실행 된 가중치 의 작업을 고려하면 해당 작업의 실행 안정성은 다음과 같습니다. $λ$

λ (f) = λ 0 e d f m a x - f f m a x - f m i n,

$f$

$[f m i n, f m a x]$

[fmin,fmax]

$λ_{0}$

λ0

$d$

$w$

$f$

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

R(f)=e−λ(f)×wf

이것은 자체 참조이므로 여기에서 평가되는지 여부는 알 수 없지만 관심이 있으시면 에너지 소비 의 동적 인 부분 에 대해이 백서 에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다 .

답변

이론적으로 알고리즘의 에너지 소비를 분석하려는 시도가 있었다 (물론 작동 당 실제 비용 사용). 예를 들어 [1]. 결과는 놀랍지 만 (가장 빠른 알고리즘이 항상 가장 적은 에너지를 사용하는 것은 아님) 일부 장애물이 남아 있습니다.

특히 최신 플랫폼은 특정 기능을 해제하여 다시 켜면 운영 에너지 비용이 급증합니다. 원칙적으로 엄격한 분석에 통합하는 것이 가능하지만 기술적으로 너무 어려워집니다. 또한 총 에너지 소비에 대한 캐시 미스의 영향은 잘 연구되지 않았습니다.

플랫폼 간 큰 차이는 구체적인 모델 (즉, 구체적인 상수 / 함수를 꽂기 전에)이 제한된 의미를 갖기 때문에 (한 번만) 세부 사항을 무시할 수없는 엄격한 분석에 반대하는 것으로 보입니다.

Hannah Bayer와 Markus E. Nebel : 에너지 소비에 따른 알고리즘 평가 , 유럽의 컴퓨팅, 2009

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전력 소비를 포착 할 수있는 추상 기계가 있습니까? 있습니다. 이제 GPGPU 가 확산 되면서

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