Gestión y Predicción de Consumo energético en Computo de Altas

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA
FACULTAD DE INFORMÁTICA
Secretaria de Postgrado
Gestión y Predicción de Consumo
Energético en Cómputo de Altas
Prestaciones
Año 2016
Carrera: Doctorado en Ciencias
Informáticas
Año: 2016
Duración: 70 horas
Docente: Dr. Javier Balladini
Créditos: 4
OBJETIVOS GENERALES
El objetivo del curso es que el alumno comprenda la importancia que tiene el consumo
energético en los sistemas de computación paralela, aprenda a gestionar el consumo
energético de los sistemas de cómputo mediante cambios en el sistema y las aplicaciones
paralelas, y sea capaz de construir un modelo de predicción del consumo energético de
aplicaciones SPMD sobre Clusters para determinar el número adecuado de unidades de
procesamiento a utilizar y sus configuraciones.
CONTENIDOS MÍNIMOS
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Introducción a la computación paralela.
Incidencia del consumo energético en el diseño de los procesadores.
Definiciones: corriente eléctrica, corriente alterna, tensión, potencia instantánea,
potencia media, energía y eficiencia energética. Métricas.
Técnicas para medición del consumo energético de sistemas de cómputo.
Gestión energética. Interfaz Avanzada de Configuración y Energía (ACPI, Advanced
Configuration and Power Interface). Escalado dinámico de frecuencia y tensión
(DVFS, Dynamic Voltage and Frequency Scaling). Caracterización energética de los
sistemas de cómputo. Relación del consumo energético con cargas de trabajo que
utilizan diferentes componentes arquitecturales del sistema de cómputo.
Predicción energética. Aplicaciones SPMD. Construcción de un modelo de
predicción del consumo energético de aplicaciones SPMD en Clusters.
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METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
Aproximadamente la mitad del tiempo del curso se destinará al dictado de clases teóricas.
El tiempo restante será destinado a prácticas en laboratorio. Se realizarán ejercicios
prácticos de: (a) medición energética utilizando un osciloscopio, (b) gestión de energía, y
(c) predicción del consumo energético de una aplicación de transferencia de calor. Se
trabajará en grupo, y se deberá entregar un informe de prácticas con exposición de
resultados. El último día del curso se tomará un examen teórico.
RECURSOS PARA EL DICTADO DE CLASES
Para las clases prácticas de laboratorio se requiere el uso de un cluster (puede ser de PCs)
con cuenta de usuario que tenga permisos de acceso a la modificación de la configuración
energética de los cores de los nodos. El cluster debe estar accesible para conectar el equipo
de medición a uno de los nodos. Se requiere proyector para el dictado de clases teóricas y
exposición de informes de prácticas.
BIBLIOGRAFIA
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Methodology for predicting the energy consumption of SPMD applications on virtualized
environments. Journal of Computer Science & Technology (JCS&T). vol.13 n°3. p130 - 136.
issn 1666-6038. Universidad Nacional de La Plata. 2013. Javier Balladini, Ronal Muresano,
Remo Suppi, Dolores Rexachs, Emilio Luque.
Impact of parallel programming models and CPUs clock frequency on energy consumption
of HPC systems. The 9th IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and
Applications (AICCSA), 2011, Egipto. Javier Balladini, Remo Suppi, Dolores Rexachs, Emilio
Luque.
Power Characterisation of Shared-Memory HPC Systems. XVIII Congreso Argentino de
Ciencias de la Computación (CACIC), 2012. Javier Balladini, Enzo Rucci, Armando de Giusti,
Marcelo Naiouf, Remo Suppi, Dolores Rexachs, Emilio Luque.
Sourcebook of Parallel Computing. Dongarra, Foster, Fox, Gropp, Kennedy, Torczon, White.
Morgan Kauffman. 2003.
Introduction to Parallel Computing. Ananth Grama, Anshul Gupta, George Karypis, Vipin
Kumar. Pearson Addison Wesley, 2da edición. 2003.
Análisis de Circuitos en Ingeniería. Séptima edición. Mc Graw Hill, 2007. William Hayt, Jack
Kemmerly, Steven Durbin.
Circuitos eléctricos y magnéticos. Ediciones Marymar, 1976. Marcelo Sobrevila.
Computer Organization and Design: The Hardware/software Interface. David A. Patterson,
John L. Hennessy. Elsevier, 2012.
Computer Architecture: A Quantitative Approach. Quinta edición. Morgan Kaufmann, 2011.
John Hennessy, David Patterson.
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