Có một máy trừu tượng có thể nắm bắt tiêu thụ năng lượng?


13

Khi báo cáo độ phức tạp thuật toán của một thuật toán, người ta giả định các tính toán cơ bản được thực hiện trên một số máy trừu tượng (ví dụ RAM) gần bằng một CPU hiện đại. Các mô hình như vậy cho phép chúng tôi báo cáo độ phức tạp về thời gian và không gian của các thuật toán. Bây giờ, với sự phổ biến của GPGPU , người ta tự hỏi liệu có những mô hình nổi tiếng nào mà người ta có thể tính đến mức tiêu thụ năng lượng không.

GPU nổi tiếng là tiêu thụ lượng điện năng đáng kể và một số hướng dẫn nhất định thuộc các loại tiêu thụ năng lượng khác nhau dựa trên độ phức tạp và vị trí của chúng trên chip tinh vi. Do đó, hướng dẫn, từ một năng lượng của quan điểm, không phải là chi phí đơn vị (hoặc thậm chí cố định). Một phần mở rộng tầm thường sẽ chỉ định trọng số cho chi phí vận hành, nhưng tôi đang tìm kiếm một mô hình mạnh mẽ trong đó một hoạt động / hướng dẫn có thể tiêu tốn các đơn vị năng lượng không đổi , ví dụ như lượng đa thức (hoặc thậm chí phức tạp hơn, ví dụ: hàm thời gian trôi qua kể từ khi bắt đầu về thuật toán, hoặc có tính đến xác suất thất bại của hệ thống làm mát, điều này sẽ làm nóng chip và làm chậm tần số xung nhịp, v.v.)

Có những mô hình như vậy mà các chi phí và lỗi không tầm thường có thể được kết hợp?


Bạn có lý do để tin rằng lượng năng lượng mà bất kỳ chi phí vận hành cơ bản nào cũng có thể thay đổi (phức tạp) không? Nếu bạn quan tâm, tôi biết về một công việc phân tích mức tiêu thụ năng lượng với các công cụ lý thuyết.
Raphael

Câu trả lời:


8

Hiện tại chưa có một mô hình nào được thành lập, nhưng đây là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Một trong những chuyên gia về mặt thuật toán của sự vật là Kirk Pruhs. Giấy tờ của anh ấy có nhiều thông tin hơn, và bạn cũng có thể duyệt bản trình bày này .


Tôi không đồng ý với thực tế là chưa có một mô hình đã được thiết lập: hầu hết các bài báo đều đồng ý về một mô hình vật lý phức tạp, họ chỉ tập trung vào phần khác nhau của mô hình vật lý này. Đối với nội dung, Kirk tập trung vào năng lượng động lực.
Gopi

Tôi đoán ý tôi là không có mô hình chi phí tính toán được thiết lập.
Suresh

7

Mô hình tiêu thụ năng lượng

Tăng tốc độ là một trong những mô hình được sử dụng nhiều nhất (gần đây) khi xem xét mức tiêu thụ năng lượng. Nó bao gồm trong việc sửa đổi điện áp cung cấp. Bằng cách hạ thấp điện áp cung cấp, hoặc tần số xung nhịp của bộ xử lý, có thể đạt được mức giảm quan trọng trong mức tiêu thụ điện năng; tốc độ nhanh hơn cho phép thực hiện nhanh hơn, nhưng chúng cũng dẫn đến mức tiêu thụ năng lượng cao hơn (siêu tuyến tính).

SS3S3×dd

Tuy nhiên, tỉ lệ không phải là năng lượng duy nhất được xem xét. Nó là những gì được gọi là năng lượng động . Các tĩnh năng lượng là sức mạnh mà là do bộ vi xử lý đang được 'bật'. Có thể loại bỏ năng lượng tĩnh này bằng cách tắt bộ xử lý trong thời gian rảnh. Tuy nhiên nó có một chi phí. Đã có rất nhiều công việc được thực hiện về chủ đề này rất gần với vấn đề cho thuê đồ trượt tuyết .

Thông thường mức tiêu thụ năng lượng là tổng của mức tiêu thụ năng lượng tĩnh và động nhân với thời gian thực hiện. Tuy nhiên, hầu hết các bài báo tập trung vào một trong những vấn đề này.

Giới thiệu lỗi trong mô hình này

Tôi nghĩ rằng đây là phần đáng ngạc nhiên nhất của mô hình tăng tốc độ. Thông thường người ta sẽ nghĩ rằng bạn thực hiện một nhiệm vụ càng nhanh thì bạn càng có khả năng thất bại trong việc thực thi. Ngược lại, nó đã chỉ ra rằng việc giảm tốc độ của bộ xử lý làm tăng số lượng tốc độ lỗi tạm thời của hệ thống; xác suất thất bại tăng theo cấp số nhân và xác suất này không thể bị bỏ qua trong điện toán quy mô lớn.

λ

λ(f)= =λ0edfmmộtx-ffmmộtx-fmTôin,
f[fmTôin,fmmộtx]λ0dwfR(f)= =e-λ(f)×wf

Đây là tài liệu tham khảo cho bản thân tôi vì vậy tôi không biết nó có được đánh giá cao ở đây không, tuy nhiên nếu bạn quan tâm, bạn có thể tìm thêm thông tin trong bài viết này về phần năng động của mức tiêu thụ năng lượng.


3

Về lý thuyết, đã có những nỗ lực phân tích mức tiêu thụ năng lượng của các thuật toán (sử dụng chi phí thực tế cho mỗi hoạt động); xem ví dụ [1]. Trong khi kết quả đủ đáng ngạc nhiên --- thuật toán nhanh nhất không phải lúc nào cũng là thuật toán sử dụng ít năng lượng nhất --- vẫn còn một số trở ngại.

Đặc biệt, các nền tảng hiện đại tắt các tính năng nhất định để chi phí năng lượng hoạt động tăng đột biến khi chúng được bật lại. Trong khi về nguyên tắc có thể kết hợp trong phân tích nghiêm ngặt, nó trở nên khó khăn về mặt kỹ thuật (quá?). Ngoài ra, ảnh hưởng của bộ nhớ cache đối với tổng mức tiêu thụ năng lượng chưa được nghiên cứu kỹ.

Dường như sự khác biệt lớn giữa các nền tảng phản đối các phân tích nghiêm ngặt có thể (một lần) không bỏ qua các chi tiết cụ thể vì các mô hình chung (tức là trước khi cắm các hằng số / hàm cụ thể) có ý nghĩa hạn chế.


  1. Hannah Bayer và Markus E. Nebel: Đánh giá các thuật toán theo mức tiêu thụ năng lượng của họ , khả năng tính toán của họ ở châu Âu, 2009
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.