-
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Ingeniamosel futuro
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Eficiencia Energtica ms all del PUE:Explotando el Conocimiento
de la
Aplicacin y los Recursos
Jos M. Moya
Laboratorio de Sistemas Integrados
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-
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Contenido
Motivacin
Nuestro enfoque
Planificacin y gestin
de recursos Optimizacin de
mquinas virtuales
Gestin de modos de
bajo consumo Diseo de procesadores
Conclusiones
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-
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Motivacin
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Consumo energtico en data centers 1.3%de la produccin energtica
mundial en 2010
USA: 80 mill MWh/ao en 2011= 1,5 x NYC
1 datacenter = 25 000 casas Ms de 43 Millones de Toneladas de
CO2/ ao
(2% mundial)
Ms agua que la industria del papel, automvil,petrleo, madera o
plstico
Jonathan Koomey. 2011. Growth in Data center electricity use
2005 to 2010
-
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Motivacin
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Se espera que la electricidadtotal utilizada por los data
centers en 2015 exceda los
400 GWh/ao.
El consumo de energa de larefrigeracin continuar
teniendo una importancia
similar o superior al consumo
de la computacin
La optimizacin energticade los data centers del futuro
requerir un enfoque global
y multi-disciplinar.
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
2000 2005 2010
Worldserverinstalledbase
(thousands)
High-end servers
Mid-range servers
Volume servers
0
50
100
150
200
250
300
2000 2005 2010
Electricity
use
(billionkWh/year) Infrastructure
Communications
Storage
High-end servers
Mid-range servers
Volume servers
5,75 Millones de servidores nuevos / ao10% de servidores sin
utilizar (CO2de 6,5
millones de coches)
-
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Problemas de fiabilidadque dependen de la temperatura
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Time-dependent
dielectric-
breakdown (TDDB)
Electromigration (EM)
Stress
migration (SM)
Thermal
cycling (TC)
-
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Refrigeracin deun data center
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Virtualizacin
- 27% Servidores conforme a
Energy Star = 6.500
Mejor planificacin de
capacidad 2.500
Mejoras en servidores
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Mejoras en refrigeracin
Mejoras en gestin de flujos de aire y rangos
de temperatura ligeramente ms amplios
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Reduccin del consumo
hasta un 25% 25.000
Recuperacin de la inversin
en solo 2 aos
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CA CC 20%reduccin de prdidas de conversin
47 millones de dlaresde gastos
inmobiliariospor data center
Mayor eficiencia, ahorro de energa suficiente para
cargar un iPad durante 70millones de aos
Mejoras en infraestructura
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Mejores prcticas deeficiencia energtica
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PUEPower Usage Effectiveness
Estado del arte: PUE 1,2
La parte importante es el consumo de computacin
El trabajo en eficiencia energtica en DC est centrado
en la reduccin del PUE
Reducir PIT no reduce el PUE, pero se nota en lafactura de la
luz
Cmo se puede reducir PIT ?
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Ahorro energtico segn elnivel de abstraccin
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Nuestro enfoque
Estrategia global para permitir la utilizacin de
mltiples fuentes de informacin y para coordinar las
decisiones con el fin de reducir el consumo total
Utilizacin del conocimientode las caractersticas de
demanda energtica de las aplicacionesy las
caractersticas de los recursos de computacin y
refrigeracin para aplicar tcnicas proactivas deoptimizacin
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Enfoque holstico
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Chip Server Rack Room Multi-
room
Sched & alloc 2 1
app
OS/middleware
Compiler/VM 3 3
architecture 4 4
technology 5
-
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1. Gestin de recursosen la sala
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Chip Server Rack Room Multi-
room
Sched & alloc 2 1
app
OS/middleware
Compiler/VM 3 3
architecture 4 4
technology 5
-
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Aprovechando la heterogeneidad
Utilizacin de la heterogeneidad para minimizar elconsumo
energtico desde un punto de vistaesttico/dinmico Esttico: Encontrar
el mejor set-up del datacenter,
dado un nmero heterogneo de mquinas Dinmico: Optimizacin de la
asignacin de tareas en
el Resource Manager
Demostramos que la mejor solucin se encuentraen un datacenter
heterogneo Muchos datacenters son heterogneos (diversas
generaciones de mquinas)
16
CCGrid 2012
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M. Zapater, J.M. Moya, J.L. Ayala. Leveraging Heterogeneity
for
Energy Minimization in Data Centers, CCGrid 2012
-
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Escenario actual
17
WORKLOAD SchedulerResource
Manager
Execution
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Potencial de mejoracon mejores prcticas
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0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 20 40 60 80 100
Power(KW)
job size relative to data center capacity (%)
Total power (computing and cooling) for various scheduling
approaches
savings by minimizing computing powersavings by minimizing the
recirculations effect
savings by turning off idle machinesunaddressed heat
recirculation cost
basic (unavoidable) cost
max computing power, worst thermal placementmin computing power,
worst thermal placemenit
optimal computing+coolingoptimal computing+cooling, shut off
idles
optimal computing+cooling, shut off idles, no recirculation
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Planificacin y asignacin de recursosconsciente de la
refrigeracin
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0
50
100
150
200
FCFS-FF FCFS-LRH EDF-LRH FCFS-Xint SCINT
energyconsumed(GJ)
Energy consumption, Scenario (a) 40 jobs, 25014 core-hours, idle
servers on
Throughput
Turnaround time
Alg. runtime
Energy savings
0.197 jobs/hr 0.197 jobs/hr 0.172 jobs/hr 0.197 jobs/hr 0.163
jobs/hr
18.41 hr 18.41 hr 20.75 hr 18.41 hr 51.75 hr
3.4 ms 6.9 ms 213 ms 23 min 40 min
0% 6.2% 8.6% 8.7% 10.2%
cooling energycomputing energy
0
5
10
15
20
25
30
35
40
FCFS-FF FCFS-LRH EDF-LRH FCFS-Xint SCINT
energyconsumed(GJ)
Energy consumption, Scenario (a) 40 jobs, 25014 core-hours, idle
servers off
Throughput
Turnaround time
Alg. runtime
Energy savings
0.197 jobs/hr 0.197 jobs/hr 0.172 jobs/hr 0.197 jobs/hr 0.163
jobs/hr
18.41 hr 18.41 hr 20.75 hr 18.41 hr 38.02 hr
3.4 ms 6.9 ms 213 ms 23 min 43 min
0% 11.8% 54.7% 21.8% 60.5%
cooling energycomputing energy
I
i i i l
.
. . . . .
. . . . .
. .
. . . .
I
i i i l
.
. . . . .
. . . . .
. . . .
i i i l
. . . . .
i i i l
. . . . .
I
I
I
i i i l
.
. . . . .
. . . . .
. .
. . . .
I
i i i l
.
. . . . .
. . . . .
. . . .
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
FCFS-FF FCFS-LRH EDF-LRH FCFS-Xint SCINT
energyconsu
med(GJ)
Energy consumption, Scenario (c) 174 jobs, 45817 core-hours,
idle servers on
Throughput
Turnaround time
Alg. runtime
Energy savings
0.892 jobs/hr 0.892 jobs/hr 0.861 jobs/hr 0.892 jobs/hr 0.561
jobs/hr
9.99 hr 9.99 hr 13.39 hr 9.99 hr 65.38 hr
173 ms 196 ms 346 ms 20 min 142 min
0% 2.5% 5.9% 9.4% 12.5%
cooling energycomputing energy
0
20
40
60
80
100
FCFS-FF FCFS-LRH EDF-LRH FCFS-Xint SCINT
energyconsu
med(GJ)
Energy consumption, Scenario (c) 174 jobs, 45817 core-hours,
idle servers off
Throughput
Turnaround time
Alg. runtime
Energy savings
0.892 jobs/hr 0.892 jobs/hr 0.861 jobs/hr 0.892 jobs/hr 0.590
jobs/hr
9.99 hr 9.99 hr 13.39 hr 9.99 hr 61.49 hr
173 ms 191 ms 346 ms 21 min 147 min
0.0% 7.5% 17.3% 25.7% 41.4%
cooling energycomputing energy
iMPACT Lab (Arizona State U)
-
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
20
LSI-UPM
WORKLOAD
Resource
Manager
(SLURM)
Execution
Profiling and
Classification
Energy
Optimization
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
Workload:
12 tareas del benchmark SpecCPU 2006
Workload aleatorio de 2000 tareas, dividido en job sets
Tiempo de llegada aleatorio entre job sets
Servidores:
21
Escenario
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
22
Profiling de energa
WORKLOAD
Resource
Manager
(SLURM)
Execution
Profiling and
Classification
Energy
Optimization
Energy profiling
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Caracterizacin de lacarga de trabajo
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Trabajo realizado
24
Optimizaciones
WORKLOAD
Resource
Manager
(SLURM)
Execution
Profiling and
Classification
Energy
Optimization
Energy Minimization:
Minimization subjected to constraints
MILP problem (solved with CPLEX)
Static and Dynamic
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
25
Optimizacin esttica
Definicin del datacenter ptimo Dado un pool de 100 mquinas de
cada
1 job set del workload
El optimizador escoge los mejores servidores
Constraints de presupuesto y espacio
Mejor solucin:
40 Sparc
27 AMD
Ahorros:5 a 22% en energa
30% tiempo
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
26
Optimizacin dinmica
Asignacin ptima del workload
Uso del workload completo (2000 tareas)
El algoritmo encuentra una buena asignacin (no la mejor)
en trminos de energa Ejecucin del algoritmo en runtime
Ahorros del 24%
al 47% en energa
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
Primera prueba de concepto en cuanto a ahorros
energticos gracias a heterogeneidad
Solucin automtica
La solucin automtica de procesadores ofrecenotables ahorros
energticos.
La solucin puede ser fcilmente implementable en
un entorno real
Uso del Resource Manager SLURM
Workloads y servidores ms realistas
27
Conclusiones
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-
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2. Gestin de recursosen el servidor
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Chip Server Rack Room Multi-
room
Sched & alloc 2 1
app
OS/middleware
Compiler/VM 3 3
architecture 4 4
technology 5
-
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Polticas de planificacin yasignacin de recursos en MPSoCs
A. Coskun , T. Rosing , K. Whisnant and K. Gross "Static and
dynamic temperature-
aware scheduling for multiprocessor SoCs", IEEE Trans. Very
Large Scale Integr. Syst.,
vol. 16, no. 9, pp.1127 -1140 2008
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Fig. 3. Distribution of thermal hot spots, with DPM (ILP). Fig.
4. Distribution of spatial gradients, with DPM (ILP).
UCSD System Energy Efficiency Lab
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Planificacin y asignacin derecursos consciente de la
aplicacin
La caracterizacin energtica de las
aplicaciones permite la definicin de polticas
proactivas de planificacin y asignacin de
recursos que minimizan los hotspots
La reduccin de hotspotspermite aumentar la
temperatura del aire de los sistemas de
refrigeracin
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3 i i l i
-
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3. Mquina virtual conscientede la aplicacin y los recursos
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Chip Server Rack Room Multi-
room
Sched & alloc 2 1
app
OS/middleware
Compiler/VM 3 3
architecture 4 4
technology 5
C il i JIT
-
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Compilacin JIT enmquinas virtuales
La mquina virtual
compila (JIT) la
aplicacin a cdigo
nativo por eficiencia El optimizador es
genricoy orientado a
la optimizacin de
rendimiento
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-
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P t i l d h d d
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Potencial de ahorro desdeel compilador (MPSoCs)
T. Simunic, G. de Micheli, L. Benini, and M. Hans. Source code
optimization and
profiling of energy consumption in embedded systems,
International Symposium on
System Synthesis, pages 193199, Sept. 2000
Reduccin de un 77 % de energa en un
decodificador MP3FEI, Y., RAVI, S., RAGHUNATHAN, A., AND JHA, N.
K. 2004. Energy-optimizing source
code transformations for OS-driven embedded software. In
Proceedings of the
International Conference VLSI Design. 261266.
Hasta el 37,9% (media 23,8%) de ahorro
energtico en programas multiproceso sobre
Linux
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4 G ti t ti d
-
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4. Gestin automtica defrecuencia a nivel global
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Chip Server Rack Room Multi-
room
Sched & alloc 2 1
app
OS/middleware
Compiler/VM 3 3
architecture4 4
technology 5
DVFS Dynamic Voltage
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DVFS Dynamic Voltageand Frequency Scaling
Al decrementar la tensin de alimentacin, lapotencia se reduce
cuadrticamente (afrecuencia constante)
El retardo se incrementa solo linealmente La frecuencia mxima
tambin se decrementa
linealmente
Actualmente los modos de bajo consumo seactivan por inactividad
del sistema operativode un servidor
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DVFS a nivel de sala
Para minimizar el consumo hay que minimizar
los cambios de modo
Existen algoritmos ptimos para un conjunto
conocido de tareas (YDS)
El conocimiento de la carga de trabajo permite
planificar los modos de bajo consumo a nivel
global sin prdida de rendimiento
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Paralelismo para ahorrar
-
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Paralelismo para ahorrarenerga
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5 Empla amiento de cores
-
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5. Emplazamiento de coresconsciente de la temperatura
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Chip Server Rack Room Multi-
room
Sched & alloc 2 1
app
OS/middleware
Compiler/VM 3
architecture 4 4
technology 5
Floorplanning consciente
-
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Floorplanningconscientede la temperatura
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Potencial de ahorro
-
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Potencial de ahorroenergtico por floorplaning
Reducciones de temperatura mxima de hasta 21oC
Media: -12oC en temperatura mxima
Mayor reduccin en los casos ms crticos
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Maximum Temperature
0
20
40
60
80
100
120
140
ammp
applu
apsi
art
bzip2
crafty
eon
equake
facerec
fma3d
gap
gcc
gzip
lucas
mcf
mesa
mgrid
parser
perlbmk
swim
twolf
vortex
vpr
upwise
avg
original modified
Y. Han, I. Koren, and C. A. Moritz. Temperature Aware
Floorplanning. In Proc. of the
Second Workshop on Temperature-Aware Computer Systems, June
2005
Floorplanning consciente de la
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8/13/2019 Eficiencia Energtica Ms All Del PUE: Explotando el
Conocimiento de la Aplicacin y los Recursos
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Ingeniamosel futuro
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Floorplanningconsciente de latemperatura en chips 3D
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El circuito integrado 3D est recibiendoatencin:
Escalado: reduce rea 2D equivalente
Rendimiento: menor longitud de
comunicaciones Fiabilidad: menor cableado
Desventaja:
Aumentan drsticamente los picos detemperatura con respecto a los
diseos 2D
equivalentes
Floorplanning consciente
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Floorplanningconscientede la temperatura
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Reduccin de hasta 30oC por capa en un chip3D de 4 capas y 48
cores
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Y todava hay ms
Smart Grids
Consumir cuando nadie consume
Reducir el consumo cuando todo el mundo
consume
Reduccin de la factura de luz
Coste dependiente del horario
Coeficiente de energa reactiva
Picos de consumo
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Conclusiones
Reducir el PUE no es lo mismo que reducir el consumo El consumo
de computacin es dominante en data centers
modernos
El conocimientode la aplicacin y de los recursos puedeser
utilizado para establecer polticas proactivasparareducir la energa
total A todos los niveles
En todos los mbitos
Considerando simultneamente computacin y refrigeracin
La gestin adecuada del conocimiento del comportamiento
trmico del data center permite reducir los problemas
defiabilidad
Reducir el consumo total no es lo mismo que reducir lafactura de
la luz
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Contacto
Jos M. Moya+34 607 082 892
[email protected]
ETSI de Telecomunicacin, B104Avenida Complutense, 30
Madrid 28040, Spain
Gracias:
![· 2015-09-11 · pue spa(oud luewdopnep pue 140]eeseJ Kô]eua qqemeuêJ êleOS-lteWS„ pue „spe(0Jd 101!d pue 'suone]êdo Kmenqel 'luauudopnap pue 140]eeseJ epos-news, u'ôunapow](https://img.pdfslide.tips/doc/110x75/5eb2a5d6d419683a4856032a/2015-09-11-pue-spaoud-luewdopnep-pue-140eesej-keua-qqemeuj-leos-ltewsa.jpg)
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