申请/专利权人：哈尔滨工业大学

申请日：2023-07-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891677A

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06F11/34;G06F9/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：一种无模型的GPU在线能效优化方法及系统，属于计算机能效优化技术，为了实现GPU在线自动能效优化而提出。技术要点：性能基准在线测量，在默认频率配置下全面收集GPUkernel活动信息，设计覆盖度指标，评估收集信息的完备度；应用性能在线评估，在某种特定频率配置下收集GPUkernel活动信息，通过比较此时的GPUkernel活动信息与默认配置下的对应GPUkernel活动信息，设计复合性能指标，来在线评估当前频率配置下的相对性能；基于PID的频率调节算法，使用经典的离散PID控制器，将性能损失设为控制目标，在性能损失约束范围内，尝试降低频率以优化性能；控制稳定判定算法，通过最近几次控制的结果判断PID控制稳定性，若稳定则暂停控制以减小开销；应用负载变化检测算法，测量低开销GPU运行特征向量，设计算法比较特征向量之间的距离，以检测应用负载变化，若发生负载变化则重启PID控制。降低GPU能耗，提高GPU能效，减少碳排放。

主权项：1.一种无模型的GPU在线能效优化方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：步骤一、在默认GPU频率配置下，测量并收集GPUkernel活动数据并初始化性能基准数据库；步骤二、在PID控制器给出的特定GPU频率配置下，测量GPUkernel活动数据；在数据库中匹配相应的数据，对比两种配置下的对应数据以计算数据库覆盖度指标和应用复合性能指标；步骤三、判断数据库覆盖度指标是否小于阈值，如果数据库覆盖度指标小于阈值，则返回步骤一，更新数据库；否则，执行步骤四；步骤四、PID控制器根据应用复合性能指标和实际测量的能耗数据调整GPU频率配置；步骤五、进行控制稳定性判断，如果最近几次频率配置相近则认为控制稳定，执行步骤六；否则进行新一轮PID控制，即再执行步骤二至四；步骤六、在控制稳定后暂停PID控制，仅采集低开销特征以监测应用负载变化，直到检测到负载变化则重启整个能效优化过程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 一种无模型的GPU在线能效优化方法及系统

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