Explicit uncore frequency scaling for energy optimisation policies with EAR in Intel architectures

EAR is an energy management framework which offers three main services: energy accounting, energy control and energy optimisation. The latter is done through the EAR runtime library (EARL). EARL is a dynamic, transparent, and lightweight runtime library that provides energy optimisation and control. It implements energy optimisation policies that selects the optimal CPU frequency based on runtime application characteristics and policy settings. Given that EARL defines a policy API and a plugin mechanism, different policies can be easily evaluated. In this paper we propose and evaluate the utilisation of explicit Uncore Frequency Scaling (explicit UFS) in Intel architectures to increase the energy savings opportunities in the cases where the hardware cannot select the optimal frequency for the Integrated Memory Controller (IMC). We extended the min_energy_to_solution policy to select the CPU and IMC frequencies and we executed and evaluated it with some kernels and six real applications. Results showed an average energy saving of 9% with an average time penalty of 3%. On some use cases, the impact of explicit UFS compared with HW UFS was up to 8% of extra energy savings.This work has been funded by the BSC-Lenovo collaboration agreement.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Segmentation of 3D volume models in virtual reality

La visualització mèdica és un camp d'estudi molt important per a millorar el coneixement i la diagnosi sobre les diferents patologies que pateixen tota classe d'organismes, amb especial èmfasi a la humanitat. La recerca de tècniques de gràfics per computador destinades a l'avenç d'aquest camp és molt àmplia, i ha tractat diferents aspectes d'aquest procés de visualització. La segmentació és una tècnica que permet separar regions d'interès contingudes en un model volumètric més gran, oferint així una oportunitat de millorar la visualització i inspecció d'aquestes regions. L'alt rendiment que ofereixen les targetes gràfiques desenvolupades els últims anys ha permès implementar tècniques que treballen sobre models volumètrics amb resultats més ràpids, que ha permès millorar de la interacció amb les aplicacions de visualització. La realitat virtual es presenta com a un camp que ha evolucionat molt els últims anys, oferint un canvi de paradigma en la interacció amb les aplicacions. En aquest projecte implementarem algorismes de segmentació en una aplicació de visualització de models volumètrics que permet la interacció en un entorn de realitat virtual.Medical visualization is a very important field of study to improve knowledge and diagnosis about the different pathologies that all kinds of organisms suffer from, with special emphasis on humanity. The search for computer graphics techniques aimed at advancing this field is very broad, and has addressed different aspects of this visualization process. Segmentation is a technique that allows to separate regions of interest contained in a larger volumetric model, thus offering an opportunity to improve the visualization and inspection of these regions. The high performance offered by graphics cards developed in recent years has allowed the implementation of techniques that work on volumetric models with faster results, which has improved the interaction with display applications. Virtual reality is presented as a field that has evolved a lot in recent years, offering a paradigm shift in interaction with applications. In this project we will implement segmentation algorithms in a volumetric model visualization application that allows interaction in a virtual reality environment