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A reference model for integrated energy and power management of HPC systems
Get PDFOptimizing a computer for highest performance dictates the efficient use of its limited resources.
Computers as a whole are rather complex. Therefore, it is not sufficient to consider optimizing hardware and software components independently. Instead, a holistic view to manage the interactions of all components is essential to achieve system-wide efficiency.
For High Performance Computing (HPC) systems, today, the major limiting resources are energy and power. The hardware mechanisms to measure and control energy and power are exposed to software. The software systems using these mechanisms range from firmware, operating system, system software to tools and applications. Efforts to improve energy and power efficiency of HPC systems and the infrastructure of HPC centers achieve perpetual advances. In isolation, these efforts are unable to cope with the rising energy and power demands of large scale systems. A systematic way to integrate multiple optimization strategies, which build on complementary, interacting hardware and software systems is missing.
This work provides a reference model for integrated energy and power management of HPC systems: the Open Integrated Energy and Power (OIEP) reference model. The goal is to enable the implementation, setup, and maintenance of modular system-wide energy and power management solutions. The proposed model goes beyond current practices, which focus on individual HPC centers or implementations, in that it allows to universally describe any hierarchical energy and power management systems with a multitude of requirements. The model builds solid foundations to be understandable and verifiable, to guarantee stable interaction of hardware and software components, for a known and trusted chain of command. This work identifies the main building blocks of the OIEP reference model, describes their abstract setup, and shows concrete instances thereof. A principal aspect is how the individual components are connected, interface in a hierarchical manner and thus can optimize for the global policy, pursued as a computing center's operating strategy. In addition to the reference model itself, a method for applying the reference model is presented. This method is used to show the practicality of the reference model and its application.
For future research in energy and power management of HPC systems, the OIEP reference model forms a cornerstone to realize --- plan, develop and integrate --- innovative energy and power management solutions. For HPC systems themselves, it supports to transparently manage current systems with their inherent complexity, it allows to integrate novel solutions into existing setups, and it enables to design new systems from scratch. In fact, the OIEP reference model represents a basis for holistic efficient optimization.Computer auf höchstmögliche Rechenleistung zu optimieren bedingt Effizienzmaximierung aller limitierenden Ressourcen. Computer sind komplexe Systeme. Deshalb ist es nicht ausreichend, Hardware und Software isoliert zu betrachten. Stattdessen ist eine Gesamtsicht des Systems notwendig, um die Interaktionen aller Einzelkomponenten zu organisieren und systemweite Optimierungen zu ermöglichen.
Für Höchstleistungsrechner (HLR) ist die limitierende Ressource heute ihre Leistungsaufnahme und der resultierende Gesamtenergieverbrauch. In aktuellen HLR-Systemen sind Energie- und Leistungsaufnahme programmatisch auslesbar als auch direkt und indirekt steuerbar. Diese Mechanismen werden in diversen Softwarekomponenten von Firmware, Betriebssystem, Systemsoftware bis hin zu Werkzeugen und Anwendungen genutzt und stetig weiterentwickelt. Durch die Komplexität der interagierenden Systeme ist eine systematische Optimierung des Gesamtsystems nur schwer durchführbar, als auch nachvollziehbar. Ein methodisches Vorgehen zur Integration verschiedener Optimierungsansätze, die auf komplementäre, interagierende Hardware- und Softwaresysteme aufbauen, fehlt.
Diese Arbeit beschreibt ein Referenzmodell für integriertes Energie- und Leistungsmanagement von HLR-Systemen, das „Open Integrated Energy and Power (OIEP)“ Referenzmodell. Das Ziel ist ein Referenzmodell, dass die Entwicklung von modularen, systemweiten energie- und leistungsoptimierenden Sofware-Verbunden ermöglicht und diese als allgemeines hierarchisches Managementsystem beschreibt. Dies hebt das Modell von bisherigen Ansätzen ab, welche sich auf Einzellösungen, spezifischen Software oder die Bedürfnisse einzelner Rechenzentren beschränken. Dazu beschreibt es Grundlagen für ein planbares und verifizierbares Gesamtsystem und erlaubt nachvollziehbares und sicheres Delegieren von Energie- und Leistungsmanagement an Untersysteme unter Aufrechterhaltung der Befehlskette. Die Arbeit liefert die Grundlagen des Referenzmodells. Hierbei werden die Einzelkomponenten der Software-Verbunde identifiziert, deren abstrakter Aufbau sowie konkrete Instanziierungen gezeigt. Spezielles Augenmerk liegt auf dem hierarchischen Aufbau und der resultierenden Interaktionen der Komponenten. Die allgemeine Beschreibung des Referenzmodells erlaubt den Entwurf von Systemarchitekturen, welche letztendlich die Effizienzmaximierung der Ressource Energie mit den gegebenen Mechanismen ganzheitlich umsetzen können. Hierfür wird ein Verfahren zur methodischen Anwendung des Referenzmodells beschrieben, welches die Modellierung beliebiger Energie- und Leistungsverwaltungssystemen ermöglicht.
Für Forschung im Bereich des Energie- und Leistungsmanagement für HLR bildet das OIEP Referenzmodell Eckstein, um Planung, Entwicklung und Integration von innovativen Lösungen umzusetzen. Für die HLR-Systeme selbst unterstützt es nachvollziehbare Verwaltung der komplexen Systeme und bietet die Möglichkeit, neue Beschaffungen und Entwicklungen erfolgreich zu integrieren. Das OIEP Referenzmodell bietet somit ein Fundament für gesamtheitliche effiziente Systemoptimierung
SimuBoost: Scalable Parallelization of Functional System Simulation
Get PDFFür das Sammeln detaillierter Laufzeitinformationen, wie Speicherzugriffsmustern, wird in der Betriebssystem- und Sicherheitsforschung häufig auf die funktionale Systemsimulation zurückgegriffen. Der Simulator führt dabei die zu untersuchende Arbeitslast in einer virtuellen Maschine (VM) aus, indem er schrittweise Instruktionen interpretiert oder derart übersetzt, sodass diese auf dem Zustand der VM arbeiten. Dieser Prozess ermöglicht es, eine umfangreiche Instrumentierung durchzuführen und so an Informationen zum Laufzeitverhalten zu gelangen, die auf einer physischen Maschine nicht zugänglich sind.
Obwohl die funktionale Systemsimulation als mächtiges Werkzeug gilt, stellt die durch die Interpretation oder Übersetzung resultierende immense Ausführungsverlangsamung eine substanzielle Einschränkung des Verfahrens dar. Im Vergleich zu einer nativen Ausführung messen wir für QEMU eine 30-fache Verlangsamung, wobei die Aufzeichnung von Speicherzugriffen diesen Faktor verdoppelt. Mit Simulatoren, die umfangreichere Instrumentierungsmöglichkeiten mitbringen als QEMU, kann die Verlangsamung um eine Größenordnung höher ausfallen. Dies macht die funktionale Simulation für lang laufende, vernetzte oder interaktive Arbeitslasten uninteressant. Darüber hinaus erzeugt die Verlangsamung ein unrealistisches Zeitverhalten, sobald Aktivitäten außerhalb der VM (z. B. Ein-/Ausgabe) involviert sind.
In dieser Arbeit stellen wir SimuBoost vor, eine Methode zur drastischen Beschleunigung funktionaler Systemsimulation. SimuBoost führt die zu untersuchende Arbeitslast zunächst in einer schnellen hardwaregestützten virtuellen Maschine aus. Dies ermöglicht volle Interaktivität mit Benutzern und Netzwerkgeräten. Während der Ausführung erstellt SimuBoost periodisch Abbilder der VM (engl. Checkpoints). Diese dienen als Ausgangspunkt für eine parallele Simulation, bei der jedes Intervall unabhängig simuliert und analysiert wird. Eine heterogene deterministische Wiederholung (engl. heterogeneous deterministic Replay) garantiert, dass in dieser Phase die vorherige hardwaregestützte Ausführung jedes Intervalls exakt reproduziert wird, einschließlich Interaktionen und realistischem Zeitverhalten.
Unser Prototyp ist in der Lage, die Laufzeit einer funktionalen Systemsimulation deutlich zu reduzieren. Während mit herkömmlichen Verfahren für die Simulation des Bauprozesses eines modernen Linux über 5 Stunden benötigt werden, schließt SimuBoost die Simulation in nur 15 Minuten ab. Dies sind lediglich 16% mehr Zeit, als der Bau in einer schnellen hardwaregestützten VM in Anspruch nimmt. SimuBoost ist imstande, diese Geschwindigkeit auch bei voller Instrumentierung zur Aufzeichnung von Speicherzugriffen beizubehalten.
Die vorliegende Arbeit ist das erste Projekt, welches das Konzept der Partitionierung und Parallelisierung der Ausführungszeit auf die interaktive Systemvirtualisierung in einer Weise anwendet, die eine sofortige parallele funktionale Simulation gestattet. Wir ergänzen die praktische Umsetzung mit einem mathematischen Modell zur formalen Beschreibung der Beschleunigungseigenschaften. Dies erlaubt es, für ein gegebenes Szenario die voraussichtliche parallele Simulationszeit zu prognostizieren und gibt eine Orientierung zur Wahl der optimalen Intervalllänge. Im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten legt SimuBoost einen starken Fokus auf die Skalierbarkeit über die Grenzen eines einzelnen physischen Systems hinaus. Ein zentraler Schlüssel hierzu ist der Einsatz moderner Checkpointing-Technologien. Im Rahmen dieser Arbeit präsentieren wir zwei neuartige Methoden zur effizienten und effektiven Kompression von periodischen Systemabbildern
Computer Science & Technology Series : XVI Argentine Congress of Computer Science - Selected papers
Get PDFCACIC’10 was the sixteenth Congress in the CACIC series. It was organized by the School of Computer Science of the University of Moron.
The Congress included 10 Workshops with 104 accepted papers, 1 main Conference, 4 invited tutorials, different meetings related with Computer Science Education (Professors, PhD students, Curricula) and an International School with 5 courses. (http://www.cacic2010.edu.ar/).
CACIC 2010 was organized following the traditional Congress format, with 10 Workshops covering a diversity of dimensions of Computer Science Research. Each topic was supervised by a committee of three chairs of different Universities.
The call for papers attracted a total of 195 submissions. An average of 2.6 review reports were collected for each paper, for a grand total of 507 review reports that involved about 300 different reviewers.
A total of 104 full papers were accepted and 20 of them were selected for this book.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
The 1991 3rd NASA Symposium on VLSI Design
Get PDFPapers from the symposium are presented from the following sessions: (1) featured presentations 1; (2) very large scale integration (VLSI) circuit design; (3) VLSI architecture 1; (4) featured presentations 2; (5) neural networks; (6) VLSI architectures 2; (7) featured presentations 3; (8) verification 1; (9) analog design; (10) verification 2; (11) design innovations 1; (12) asynchronous design; and (13) design innovations 2
NASA Tech Briefs, June 1993
Get PDFTopics include: Imaging Technology: Electronic Components and Circuits; Electronic Systems; Physical Sciences; Materials; Computer Programs; Mechanics; Machinery; Fabrication Technology; Mathematics and Information Sciences; Life Sciences
