FastCap：多核系统中功率上限的高效公平算法
摘要：未来的服务器将整合许多不同系统组件（如核心和内存）的主动低功耗模式。虽然这些模式通过动态电压和频率调整（DVFS）提供了功耗管理的灵活性，但它们必须以协调的方式运行。这种协调控制产生了可能的电源模式配置的组合空间。考虑到核心数量的快速增长，快速选择在给定功耗预算下最大化性能的配置变得越来越具有挑战性。以往的功耗限制技术无法很好地适应大量核心的情况，而且这些技术都没有考虑到内存的DVFS。在本文中，我们提出了FastCap，我们的系统级功耗限制优化方法，使用了CPU和内存的DVFS。基于排队模型，FastCap将功耗限制公式化为非线性优化问题，我们在这个问题中寻求在给定功耗预算下最大化系统性能，同时促进应用程序的公平性。我们的FastCap算法在线且高效地（核心数复杂度低）解决了这个优化问题，使用了一小组性能计数器作为输入。为了评估FastCap，我们对运行不同类型工作负载的多核服务器进行了模拟。我们的结果显示，FastCap准确地限制了功耗，并且产生了比许多现有的CPU功耗限制方法（即使在它们扩展到使用内存的DVFS之后）更好的应用程序性能和公平性。
作者：Yanpei Liu and Guilherme Cox and Qingyuan Deng and Stark C. Draper and Ricardo Bianchini
论文ID：1603.01313
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2016-03-07