Modelado de potencia en placas SBC: integración de diferentes generaciones Raspberry Pi

Autores
Paniego, Juan Manuel; Libutti, Leandro Ariel; Pi Puig, Martín; Chichizola, Franco; De Giusti, Laura Cristina; Naiouf, Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Monitorear la potencia de los procesadores es una tarea importante para definir estrategias que permitan disminuir los gastos de energía en los sistemas informáticos. Hoy en día, los procesadores disponen de un elevado número de contadores que permiten monitorear eventos del sistema tales como uso de CPU, memoria, cache, entre otros. Anteriormente se ha demostrado que es posible predecir el consumo de aplicaciones paralelas a través de estos eventos, pero únicamente para una determinada arquitectura de placas SBC. El presente trabajo analiza la portabilidad de un modelo estadístico de predicción de potencia sobre una nueva generación de placas Raspberry. La experimentación destaca las optimizaciones llevadas a cabo con el objetivo de reducir sistemáticamente el error final de estimación en las arquitecturas analizadas. El modelo final arroja un error promedio de 4.76% sobre ambas placas.
XX Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Potencia
Raspberry Pi
Contadores de Hardware
Modelado
Regresión estadística
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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