Xeon e5450 какой сокет

Примечание. Программное обеспечение PassMark может получать компенсацию за продажи по ссылкам на этом сайте через партнерские программы.

+5

Хотя высокопроизводительные вычисления традиционно ориентированы на эффективное выполнение крупномасштабных приложений, при приближении к экзафлопсным вычислениям критически важными проблемами становятся как энергопотребление, так и мощность. Резкое увеличение энергопотребления суперкомпьютеров существенно влияет на их эксплуатационные расходы и частоту отказов. В современной микропроцессорной архитектуре.

Контексты в исходной публикации

Похожие публикации

Энергоэффективность и вычисления с пропорциональным энергопотреблением стали центральным направлением современных суперкомпьютеров. С учетом того, что экзафлопсная вычислительная производительность, как предполагается, ограничена стеной электропитания мощностью 20 МВт, существует острая необходимость в стратегиях, которые могли бы максимизировать производительность при заданном бюджете мощности. В этой статье рассматривается приложение GAMESS для квантовой химии.

Энергоэффективность и вычисления с пропорциональным энергопотреблением стали центральным направлением современных суперкомпьютеров. С учетом того, что экзафлопсная вычислительная производительность, как предполагается, ограничена стеной электропитания мощностью 20 МВт, существует насущная потребность в энергоэффективности современных вычислительных систем. Помимо процессорных ядер и DRAM, другие компоненты чипа (обычно собирательные).

Цитаты

Представлено обсуждение многих недавно реализованных функций GAMESS (Общая система атомной и молекулярной электронной структуры) и LibCChem (библиотека C++ CPU/GPU, связанная с GAMESS). Эти функции включают методы фрагментации, такие как метод молекулярной орбитали фрагмента, эффективный потенциал фрагмента и методы эффективной молекулярной орбитали фрагмента, гибридные подходы MPI/OpenMP к методу Хартри-Фока и разрешение теории возмущений идентичности второго порядка. В GAMESS были реализованы многие новые методы теории связанных кластеров, а также несколько уровней функционала плотности / теории жесткой связи. Роль ускорителей, особенно графических процессоров, обсуждается в контексте новых возможностей LibCChem, поскольку это связано с проблемой энергопотребления при резком увеличении мощности компьютеров. Рассмотрен процесс, с помощью которого поддерживается и развивается сложный программный комплекс, такой как GAMESS. Кратко описываются будущие разработки.

Ограничения, связанные с энергопотреблением и связанными с этим затратами, являются одним из основных препятствий на пути проектирования и разработки экзафлопсных систем нового поколения. Чтобы смягчить эти проблемы, необходимы стратегии, снижающие энергопотребление процессора. Существуют такие методы, как динамическое масштабирование напряжения и частоты (DVFS), которые снижают энергопотребление процессора во время выполнения, но их следует использовать таким образом, чтобы их накладные расходы не снижали производительность приложения. В этой статье мы предлагаем стратегию энергосбережения, которая работает на основе временных интервалов для применения DVFS при заданном пользователем ограничении производительности. Результаты показывают экономию энергии до 7 % при тестировании NAS на платформе ноутбука

Энергоэффективность и вычисления с пропорциональным энергопотреблением стали центральным направлением современных суперкомпьютеров.С учетом того, что экзафлопсная вычислительная производительность, как предполагается, ограничена стеной электропитания мощностью 20 МВт, существует насущная потребность в энергоэффективности современных вычислительных систем. Помимо процессорных ядер и DRAM, другие компоненты микросхемы (обычно обозначаемые как неядерные) становятся все более важными источниками общей мощности системы. В этой статье рассматривается масштабирование частоты без ядра (UFS) с точки зрения его влияния на задержки и пропускную способность. Затем UFS и динамическое масштабирование напряжения и частоты ядра (DVFS) сравниваются с точки зрения их энергосберегающего потенциала посредством экспериментов на 20-ядерной машине Haswell-EP с использованием приложения квантовой химии GAMESS. Результаты показывают, что UFS сравнима с DVFS с точки зрения возможности энергосбережения, а при использовании в сочетании с DVFS может сэкономить до 21 % энергии для выполнения GAMESS.

Энергоэффективность и вычисления, пропорциональные энергопотреблению, стали основными ограничениями при разработке современных платформ эксафлопсного масштаба. Динамическое масштабирование напряжения и частоты (DVFS) — один из наиболее часто используемых и эффективных методов динамического снижения энергопотребления в зависимости от характеристик рабочей нагрузки. Основное внимание в этой статье уделяется обзору нескольких стратегий энергосбережения, разработанных для повышения энергоэффективности систем ЦП и DRAM. В этой статье также представлена ​​характеристика стратегий, основанная на их отличительных чертах, чтобы помочь исследовательскому сообществу понять сходства и различия между ними. Цель этого документа – предоставить исследователям знания о современных стратегиях энергосбережения и послужить кратким справочником для инженеров, разрабатывающих новые стратегии энергосбережения.

Энергоэффективность и вычисления с пропорциональным энергопотреблением стали центральным направлением современных суперкомпьютеров. С учетом того, что экзафлопсная вычислительная производительность, как предполагается, ограничена стеной электропитания мощностью 20 МВт, существует острая необходимость в стратегиях, которые могли бы максимизировать производительность при заданном бюджете мощности. В этой статье приложение GAMESS для квантовой химии изучается с точки зрения его поведения при переменных бюджетах мощности на узле с двумя сокетами. Затем, на основе исследования, предлагается стратегия ограничения мощности, которая динамически распределяет мощность между различными компонентами внутри узла, чтобы максимизировать производительность при заданном бюджете мощности. Эксперименты на 20-ядерной платформе Haswell-EP показывают, что предлагаемая стратегия обеспечивает производительность в пределах 2 % от максимально возможной производительности для различных бюджетов мощности в GAMESS.

Потребление энергии стало основным ограничением при проектировании современных вычислительных систем. С появлением петафлопсных архитектур энергоэффективные программные стеки стали обязательным условием масштабируемости. Современные процессоры предоставляют такие методы, как динамическое масштабирование напряжения и частоты (DVFS), для повышения энергоэффективности на лету. Однако без тщательного применения DVFS и регулирование могут привести к значительному снижению производительности из-за системных накладных расходов. Как правило, эти методы используются для априорного ограничения потерь производительности приложений, при которых достигается экономия энергии. В этой статье обсуждаются потенциальные недостатки такого использования и предлагается схема энергосбережения, учитывающая мгновенное энергопотребление процессора, представленное технологией «предела скользящей средней мощности» (RAPL) от Intel. Таким образом, пользователю не нужно заранее задавать допуск на потерю производительности. Эксперименты, проведенные на параллельных тестах NAS и крупномасштабных решателях линейных систем из пакета pARMS, показывают, что предложенная схема экономит больше энергии, чем подходы, основанные на предопределенной потере производительности.

По мере распространения концепции облачных вычислений центры обработки данных как базовая инфраструктура для облачных вычислений за последнее десятилетие привлекли к себе все большее внимание. Энергопотребление в центрах обработки данных является одной из нескольких их особенностей, которые были предметом различных исследований. Двумя основными потребителями энергии в центрах обработки данных являются системы охлаждения и ИТ-оборудование. Вычислительные ресурсы, такие как серверы, и средства связи, такие как коммутаторы, составляют основную часть ИТ-оборудования. Среди этих двух основных игроков серверы считаются не просто сетевым оборудованием. Обеспечение пропорционального энергопотребления серверов, а также консолидация серверов — два основных подхода к снижению энергопотребления серверов. Однако некоторые исследования показывают, что 10-20% энергопотребления ИТ-оборудования приходится на сетевое оборудование, и, следовательно, их также следует учитывать на пути к снижению энергопотребления в центрах обработки данных. В центре внимания данной главы находится энергопотребление сетевого оборудования в центрах обработки данных и проведенные исследования в этой области. Во-первых, представлен краткий обзор энергопотребления сети в центрах обработки данных. После этого соответствующие современные подходы и методы классифицируются, анализируются и обсуждаются. Наконец, глава завершается представлением недавней оригинальной работы авторов и ее деталей.

Читайте также:

  
• Какое расширение имени файла в базе OpenOffice org
  
• Как заставить ноутбук работать от сети, а не от аккумулятора
  
• В интернет-центре Keenetic недостаточно памяти для установки всех выбранных компонентов
  
• Как узнать, какой у меня xbox 360
  
• Как увеличить напряжение в usb портах на компьютере