Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC
- Autores
- Balladini, Javier; Grosclaude, Eduardo; Hanzich, Mauricio; Suppi, Remo; Rexachs del Rosario, Dolores; Luque Fadón, Emilio
- Año de publicación
- 2010
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El consumo energético se ha vuelto uno de los mayores desafíos en el campo de la computación de altas prestaciones (HPC). El costo energético producido por las supercomputadoras, durante el tiempo de vida de la instalaci ón, es similar al de adquisición. Así, además de su incidencia en el medio ambiente, la energía es un factor limitante para el HPC. Nuestra línea de investigación se orienta a intentar reducir el consumo energ ético de los sistemas de cómputo paralelo, a través de modi caciones en los algoritmos de las aplicaciones. En este artículo, analizamos el consumo energé- tico de las aplicaciones paralelas, buscando la posible in uencia (en el consumo) de los paradigmas de programación paralela de memoria compartida (OpenMP) y paso de mensajes (MPI), y sus variaciones a diferentes niveles de escalado de frecuencia de las CPUs. Los resultados muestran que el modelo de programación tiene una incidencia importante en el consumo energético de los sistemas de cómputo, y que, reducir la frecuencia de las CPUs no siempre lleva a una reducción en el consumo y hasta puede aumentarlo. Creemos que este estudio puede ser un punto de partida importante para futuros trabajos en el área.
Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Consumo de Energía
Parallel
Algorithms
Shared memory - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18919
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_58e22468ec19c87c1c8a9533b0b5095d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18919 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPCBalladini, JavierGrosclaude, EduardoHanzich, MauricioSuppi, RemoRexachs del Rosario, DoloresLuque Fadón, EmilioCiencias InformáticasConsumo de EnergíaParallelAlgorithmsShared memoryEl consumo energético se ha vuelto uno de los mayores desafíos en el campo de la computación de altas prestaciones (HPC). El costo energético producido por las supercomputadoras, durante el tiempo de vida de la instalaci ón, es similar al de adquisición. Así, además de su incidencia en el medio ambiente, la energía es un factor limitante para el HPC. Nuestra línea de investigación se orienta a intentar reducir el consumo energ ético de los sistemas de cómputo paralelo, a través de modi caciones en los algoritmos de las aplicaciones. En este artículo, analizamos el consumo energé- tico de las aplicaciones paralelas, buscando la posible in uencia (en el consumo) de los paradigmas de programación paralela de memoria compartida (OpenMP) y paso de mensajes (MPI), y sus variaciones a diferentes niveles de escalado de frecuencia de las CPUs. Los resultados muestran que el modelo de programación tiene una incidencia importante en el consumo energético de los sistemas de cómputo, y que, reducir la frecuencia de las CPUs no siempre lleva a una reducción en el consumo y hasta puede aumentarlo. Creemos que este estudio puede ser un punto de partida importante para futuros trabajos en el área.Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2010-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf172-181http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18919spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-9474-49-9info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-10T11:57:03Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18919Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-10 11:57:03.659SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
title |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
spellingShingle |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC Balladini, Javier Ciencias Informáticas Consumo de Energía Parallel Algorithms Shared memory |
title_short |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
title_full |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
title_fullStr |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
title_full_unstemmed |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
title_sort |
Incidencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencia de CPUs en el consumo energético de los sistemas de HPC |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Balladini, Javier Grosclaude, Eduardo Hanzich, Mauricio Suppi, Remo Rexachs del Rosario, Dolores Luque Fadón, Emilio |
author |
Balladini, Javier |
author_facet |
Balladini, Javier Grosclaude, Eduardo Hanzich, Mauricio Suppi, Remo Rexachs del Rosario, Dolores Luque Fadón, Emilio |
author_role |
author |
author2 |
Grosclaude, Eduardo Hanzich, Mauricio Suppi, Remo Rexachs del Rosario, Dolores Luque Fadón, Emilio |
author2_role |
author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Consumo de Energía Parallel Algorithms Shared memory |
topic |
Ciencias Informáticas Consumo de Energía Parallel Algorithms Shared memory |
dc.description.none.fl_txt_mv |
El consumo energético se ha vuelto uno de los mayores desafíos en el campo de la computación de altas prestaciones (HPC). El costo energético producido por las supercomputadoras, durante el tiempo de vida de la instalaci ón, es similar al de adquisición. Así, además de su incidencia en el medio ambiente, la energía es un factor limitante para el HPC. Nuestra línea de investigación se orienta a intentar reducir el consumo energ ético de los sistemas de cómputo paralelo, a través de modi caciones en los algoritmos de las aplicaciones. En este artículo, analizamos el consumo energé- tico de las aplicaciones paralelas, buscando la posible in uencia (en el consumo) de los paradigmas de programación paralela de memoria compartida (OpenMP) y paso de mensajes (MPI), y sus variaciones a diferentes niveles de escalado de frecuencia de las CPUs. Los resultados muestran que el modelo de programación tiene una incidencia importante en el consumo energético de los sistemas de cómputo, y que, reducir la frecuencia de las CPUs no siempre lleva a una reducción en el consumo y hasta puede aumentarlo. Creemos que este estudio puede ser un punto de partida importante para futuros trabajos en el área. Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
El consumo energético se ha vuelto uno de los mayores desafíos en el campo de la computación de altas prestaciones (HPC). El costo energético producido por las supercomputadoras, durante el tiempo de vida de la instalaci ón, es similar al de adquisición. Así, además de su incidencia en el medio ambiente, la energía es un factor limitante para el HPC. Nuestra línea de investigación se orienta a intentar reducir el consumo energ ético de los sistemas de cómputo paralelo, a través de modi caciones en los algoritmos de las aplicaciones. En este artículo, analizamos el consumo energé- tico de las aplicaciones paralelas, buscando la posible in uencia (en el consumo) de los paradigmas de programación paralela de memoria compartida (OpenMP) y paso de mensajes (MPI), y sus variaciones a diferentes niveles de escalado de frecuencia de las CPUs. Los resultados muestran que el modelo de programación tiene una incidencia importante en el consumo energético de los sistemas de cómputo, y que, reducir la frecuencia de las CPUs no siempre lleva a una reducción en el consumo y hasta puede aumentarlo. Creemos que este estudio puede ser un punto de partida importante para futuros trabajos en el área. |
publishDate |
2010 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2010-10 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18919 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18919 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-9474-49-9 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 172-181 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1842903748707352576 |
score |
12.993085 |