Rendimiento por vatio - Performance per watt

En informática , el rendimiento por vatio es una medida de la eficiencia energética de una arquitectura o hardware informático en particular . Literalmente, mide la tasa de cálculo que puede entregar una computadora por cada vatio de energía consumido. Esta tasa generalmente se mide por el rendimiento en el punto de referencia LINPACK cuando se intenta comparar entre sistemas informáticos: un ejemplo que usa esto es la lista de supercomputadoras Green500 . Se ha sugerido que el rendimiento por vatio es una medida de computación más sostenible que la ley de Moore .

Los diseñadores de sistemas que construyen computadoras paralelas , como el hardware de Google , eligen las CPU en función de su rendimiento por vatio de energía, porque el costo de alimentar la CPU supera el costo de la CPU en sí.

Las computadoras de vuelo espacial tienen límites estrictos sobre la potencia máxima disponible y también tienen requisitos estrictos sobre el rendimiento mínimo en tiempo real. Una relación entre la velocidad de procesamiento y la potencia eléctrica requerida es más útil que la velocidad de procesamiento sin procesar.

Definición

Las métricas de rendimiento y consumo de energía utilizadas dependen de la definición; Las medidas razonables de rendimiento son FLOPS , MIPS o la puntuación de cualquier punto de referencia de rendimiento . Se pueden emplear varias medidas de uso de energía, dependiendo de los propósitos de la métrica; por ejemplo, una métrica solo podría considerar la energía eléctrica entregada a una máquina directamente, mientras que otra podría incluir toda la energía necesaria para hacer funcionar una computadora, como los sistemas de enfriamiento y monitoreo. La medición de potencia es a menudo la potencia media utilizada durante la ejecución del punto de referencia, pero se pueden emplear otras medidas de uso de la energía (por ejemplo, potencia máxima, potencia inactiva).

Por ejemplo, la primera computadora UNIVAC I realizaba aproximadamente 0.015 operaciones por vatio-segundo (realizaba 1.905 operaciones por segundo (OPS), mientras consumía 125 kW). El Fujitsu FR-V VLIW / procesador vectorial sistema en un chip en la variante 4 FR550 núcleo liberado 2005 realiza 51 Giga-OPS con 3 vatios de consumo de energía resultante en 17 mil millones de operaciones por vatio-segundo. Esta es una mejora de más de un billón de veces en 54 años.

La mayor parte de la energía que usa una computadora se convierte en calor, por lo que un sistema que consume menos vatios para hacer un trabajo requerirá menos enfriamiento para mantener una temperatura de funcionamiento determinada . La reducción de las demandas de refrigeración hace que sea más fácil silenciar una computadora . Un menor consumo de energía también puede hacer que su funcionamiento sea menos costoso y reducir el impacto ambiental de la alimentación de la computadora (consulte informática ecológica ). Si se instala donde hay un control de clima limitado , una computadora de menor potencia funcionará a una temperatura más baja, lo que puede hacerla más confiable. En un entorno de clima controlado, las reducciones en el uso directo de energía también pueden generar ahorros en la energía de control de clima.

El consumo de energía computacional a veces también se mide informando la energía requerida para ejecutar un punto de referencia en particular, por ejemplo, EEMBC EnergyBench. Las cifras de consumo de energía para una carga de trabajo estándar pueden facilitar la evaluación del efecto de una mejora en la eficiencia energética .

El rendimiento (en operaciones / segundo) por vatio también se puede escribir como operaciones / vatio-segundo u operaciones / julio, ya que 1 vatio = 1 julio / segundo.

FLOPS por vatio

Crecimiento exponencial del rendimiento de la supercomputadora por vatio según los datos de la lista Green500 . Las cruces rojas denotan la computadora más eficiente en energía, mientras que las azules denotan la computadora clasificada # 500.

FLOPS por vatio es una medida común. Al igual que la métrica FLOPS ( operaciones de punto flotante por segundo) en la que se basa, la métrica generalmente se aplica a la computación científica y las simulaciones que involucran muchos cálculos de punto flotante .

Ejemplos de

A junio de 2016, los Green500 tarifas de lista los dos supercomputadoras más eficientes más altos - aquellos ambas están basadas en el mismo Manycore acelerador Pézy-SCNP tecnología japonesa, además de los procesadores Intel Xeon - tanto en RIKEN , el de arriba a 6673.8 MFLOPS / watt; y el tercero clasificado es el Sunway TaihuLight de tecnología china (una máquina mucho más grande, que ocupa el segundo lugar en el TOP500 , los otros no están en esa lista) con 6051,3 MFLOPS / vatio.

En junio de 2012, la lista Green500 calificó a BlueGene / Q, Power BQC 16C como la supercomputadora más eficiente del TOP500 en términos de FLOPS por vatio, con una velocidad de 2,100,88 MFLOPS / vatio.

En noviembre de 2010, la máquina IBM Blue Gene / Q alcanza 1.684 MFLOPS / vatio.

El 9 de junio de 2008, CNN informó que la supercomputadora Roadrunner de IBM alcanza 376 MFLOPS / vatio.

Como parte de Intel 's teraescala proyecto de investigación, el equipo produjo una CPU de 80 núcleos que pueden alcanzar más de 16.000 MFLOPS / watt. El futuro de esa CPU no es seguro.

Microwulf, un grupo de escritorio de bajo costo de Beowulf de cuatro computadoras Athlon 64 X2 3800+ de doble núcleo , funciona a 58 MFLOPS / vatio.

Kalray ha desarrollado una CPU VLIW de 256 núcleos que alcanza 25.000 MFLOPS / vatio. Se espera que la próxima generación alcance 75.000 MFLOPS / vatio. Sin embargo, en 2019 su último chip integrado es de 80 núcleos y reclama hasta 4 TFLOPS a 20 W.

Adapteva anunció el Epiphany V , un procesador RISC de 1024 núcleos y 64 bits destinado a alcanzar 75 GFLOPS / vatio, mientras que más tarde anunciaron que era "poco probable" que el Epiphany V estuviera disponible como producto comercial.

La patente de EE. UU . 10.020.436 , julio de 2018, reclama tres intervalos de 100, 300 y 600 GFLOPS / vatio.

Eficiencia de la GPU

Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) han seguido aumentando en el uso de energía, mientras que los diseñadores de CPU se han centrado recientemente en mejorar el rendimiento por vatio. Las GPU de alto rendimiento pueden consumir una gran cantidad de energía, por lo que se requieren técnicas inteligentes para administrar el consumo de energía de la GPU. Medidas como la puntuación de 3DMark2006 por vatio pueden ayudar a identificar GPU más eficientes. Sin embargo, es posible que eso no incorpore adecuadamente la eficiencia en el uso típico, donde se dedica mucho tiempo a tareas menos exigentes.

Con las GPU modernas, el uso de energía es una restricción importante en las capacidades computacionales máximas que se pueden lograr. Los diseños de GPU suelen ser altamente escalables, lo que permite al fabricante colocar varios chips en la misma tarjeta de video o usar varias tarjetas de video que funcionan en paralelo. El rendimiento máximo de cualquier sistema está esencialmente limitado por la cantidad de energía que puede consumir y la cantidad de calor que puede disipar. En consecuencia, el rendimiento por vatio de un diseño de GPU se traduce directamente en el rendimiento máximo de un sistema que utiliza ese diseño.

Dado que las GPU también se pueden usar para algunos cálculos de propósito general , a veces su rendimiento se mide en términos que también se aplican a las CPU, como FLOPS por vatio.

Desafíos

Si bien el rendimiento por vatio es útil, los requisitos de potencia absolutos también son importantes. Las afirmaciones de rendimiento mejorado por vatio pueden utilizarse para enmascarar las crecientes demandas de energía. Por ejemplo, aunque las arquitecturas de GPU de nueva generación pueden proporcionar un mejor rendimiento por vatio, los aumentos continuos del rendimiento pueden anular las ganancias en eficiencia y las GPU continúan consumiendo grandes cantidades de energía.

Es posible que los puntos de referencia que miden la potencia bajo carga pesada no reflejen adecuadamente la eficiencia típica. Por ejemplo, 3DMark enfatiza el rendimiento 3D de una GPU, pero muchas computadoras pasan la mayor parte del tiempo realizando tareas de visualización menos intensas (inactivo, tareas 2D, visualización de video). Por lo tanto, la eficiencia 2D o inactiva del sistema gráfico puede ser al menos tan significativa para la eficiencia energética general. Del mismo modo, los sistemas que pasan gran parte de su tiempo en espera o apagado suave no se caracterizan adecuadamente por su eficiencia bajo carga. Para ayudar a abordar esto, algunos puntos de referencia, como SPECpower , incluyen mediciones en una serie de niveles de carga.

La eficiencia de algunos componentes eléctricos, como los reguladores de voltaje , disminuye al aumentar la temperatura, por lo que la energía utilizada puede aumentar con la temperatura. Las fuentes de alimentación, las placas base y algunas tarjetas de video son algunos de los subsistemas afectados por esto. Por lo tanto, su consumo de energía puede depender de la temperatura, y la temperatura o la dependencia de la temperatura deben tenerse en cuenta al medir.

El rendimiento por vatio tampoco suele incluir los costes del ciclo de vida completo . Dado que la fabricación de computadoras consume mucha energía y las computadoras a menudo tienen una vida útil relativamente corta, la energía y los materiales involucrados en la producción, distribución, eliminación y reciclaje a menudo representan una parte significativa de su costo, uso de energía e impacto ambiental.

La energía requerida para el control del clima del entorno de la computadora a menudo no se cuenta en el cálculo de la potencia, pero puede ser significativa.

Otras medidas de eficiencia energética

SWaP (espacio, potencia y rendimiento) es una métrica de Sun Microsystems para centros de datos , que incorpora energía y espacio:

Donde el rendimiento se mide por cualquier punto de referencia apropiado y el espacio es el tamaño de la computadora.

La reducción de potencia, masa y volumen también es importante para las computadoras de vuelo espacial.

Ver también

Puntos de referencia de eficiencia energética
  • Energía promedio de CPU (ACP): una medida del consumo de energía cuando se ejecutan varios puntos de referencia estándar
  • EEMBC  - EnergyBench
  • SPECpower  : un punto de referencia para servidores web que ejecutan Java (operaciones Java del lado del servidor por julio)
Otro

notas y referencias

Otras lecturas

enlaces externos