Characterization of Performance and Energy Efficiency in High-Performance Processors

Abstract

[ES] La creciente importancia de la eficiencia energética ha impulsado la necesidad de desarrollar estrategias de planificación que reduzcan el consumo de energía tratando de mantener las prestaciones en todo tipo de dispositivos, incluidos servidores y supercomputadores. Las aplicaciones secuenciales y paralelas representan dos enfoques distintos en la ejecución de tareas. Las aplicaciones secuenciales disponen de un único hilo de ejecución, mientras que las aplicaciones paralelas dividen las tareas en múltiples hilos que operan simultáneamente, permitiendo un procesamiento concurrente. Las aplicaciones secuenciales presentan desafíos en la gestión de las interferencias en los recursos compartidos del procesador. Es necesario identificar qué recursos estresan y cómo sus prestaciones se ven afectadas por estas interferencias. Por el contrario, las aplicaciones paralelas plantean retos adicionales, como determinar el número óptimo de hilos a asignar para maximizar sus prestaciones sin causar grandes incrementos en el consumo. El presente trabajo busca caracterizar comportamientos típicos de las aplicaciones y analizar las correlaciones entre diversas métricas de rendimiento y consumo energético, con el objetivo de facilitar el diseño de nuevas propuestas de planificación. Del análisis se desprende que las aplicaciones secuenciales se pueden clasificar según cómo sus prestaciones se ven afectadas por interferencias en los recursos compartidos. Las aplicaciones que sufren menos las interferencias en los recursos compartidos ofrecen mejores prestaciones a costa de un mayor consumo, mientras que aquellas con más interferencias presentan peores prestaciones pero un consumo menor. En cuanto a las aplicaciones paralelas, se identifican varios comportamientos en función de cómo sus prestaciones y consumo energético se ven afectados al aumentar el número de hilos. Se observa que algunas aplicaciones se benefician mucho de un número elevado de hilos, mejorando sus prestaciones mucho más que su consumo, mientras que otras no son capaces de aprovechar un número elevado de hilos, resultando en un escaso incremento en las prestaciones pero elevados consumos debido a un elevado número de hilos.

[EN] The growing importance of energy efficiency has driven the need to develop scheduling approaches that reduce energy consumption while trying to maintain performance across all types of devices, including servers and supercomputers. Sequential and parallel applications represent two distinct approaches to task execution. Sequential applications have a single execution thread, whereas parallel applications divide tasks into multiple threads that operate simultaneously, allowing concurrent processing. Sequential applications present challenges in managing interference in the processor's shared resources. It is necessary to identify which resources they stress and how their performance is affected by this interference. Conversely, parallel applications pose additional challenges, such as determining the optimal number of threads to assign to maximize their performance without causing significant increases in consumption. This work aims to characterize typical application behaviors and analyze the correlations between various performance and energy consumption metrics, with the goal of facilitating the design of new scheduling proposals. Results reveal that sequential applications can be classified based on how their performance is affected by interference in shared resources. Applications less affected by interferences in shared resources offer better performance at the cost of higher consumption, whereas those more influenced by interferences exhibit poorer performance but lower consumption. Regarding parallel applications, several behaviors are identified based on how their performance and energy consumption are affected by increasing the number of threads. It is observed that some applications benefit greatly from a high number of threads, increasing their performance significantly more than their consumption, while others are unable to take advantage of a high number of threads, resulting in minimal performance gains but high consumption due to the large number of active threads.