[发明专利]一种通过协调DVFS和任务映射的异构多核功率封顶方法

摘要

本发明公开一种通过协调DVFS和任务映射的异构多核功率封顶方法，首先针对异构系统实现可以在程序执行完成后分别测量计算节点功耗，CPU功耗和GPU功耗的脚本，然后修改选择的并行测试基准程序，用来获取不同核函数的执行时间；然后在CPU和GPU设置不同频率下，分别只在CPU和GPU上运行应用程序，获取详细运行信息，包括总执行时间，每一个核函数执行时间，计算节点功耗和CPU功耗和GPU功耗；基于运行信息，设计一个预测模型，包括预测执行时间模型和功耗模型；最后，基于预测模型，得到不同CPU频率、GPU频率和任务分配方案下的系统功耗和执行时间填入配置表中，根据改进的贪心算法，寻找到最优配置方案。采用本发明可以提高系统性能的同时限制系统功耗预算。

主权项

一种通过协调DVFS和任务映射的异构多核功率封顶方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、实现在应用程序执行完成后测量总计算节点时间、CPU功耗和GPU功耗；步骤2、修改选择的并行测试基准程序，获得程序中每一个核函数的执行时间；步骤3、分别只在CPU上或GPU上执行应用程序，设置不同的CPU或GPU可选频率，获得详细运行信息，其中包括程序总执行时间、程序中每一个核函数执行时间、系统总功耗、CPU功耗和GPU功耗；步骤4，设计预测模型，预测在不同CPU和GPU频率下的不同任务映射方案的功耗和执行时间；其中，预测模型的输入是CPU频率、GPU频率和任务映射方案，所述任务映射指的是将每一个核函数作为一个整体，映射到CPU或GPU上，而不是将核函数根据一定比例分配到CPU和GPU上同时执行；预测模型的输出是预测的程序总执行时间和预测的系统功耗；步骤5，根据执行时间模型和功耗模型计算出不同CPU频率和GPU频率，不同任务映射方案下的执行时间和功耗，并填入配置参数表中；步骤6，根据配置参数表，使用改进的贪心算法搜索最优参数集；分为两步，首先在给定的CPU频率和GPU频率下利用贪心算法搜索执行时间最短的任务映射方案，根据此任务映射、CPU频率、GPU频率和功率模型，得到此参数配置下的系统预测功耗；然后，改变CPU频率和GPU频率，再次根据上一步计算得出系统预测功耗，最终得到限制在预算功耗下的最优配置方案。