Hydra:混合式服务器功耗模型
分布式、并行与集群计算
2022-07-22 v1 机器学习
摘要
随着需要海量数据与计算的大数据工作负载日益复杂,数据中心每日消耗巨大电量。为尽可能降低数据中心功耗,已有若干研究开发了可用于作业调度的功耗模型,或通过减少活跃服务器数量,或使工作负载在峰值能效点间均衡分布。由于软硬件异构性不断增加,我们观察到不存在单一在所有服务器条件下均表现最佳的功耗模型。某些复杂机器学习模型本身会带来性能与功耗开销,因此不宜频繁使用。目前尚无考虑容器化工作负载执行的功耗模型。本文提出一种混合式服务器功耗模型 Hydra,兼顾预测精度与性能开销。Hydra 针对给定服务器条件动态选择最佳功耗模型。与最先进方案相比,Hydra 在异构服务器上跨越所有计算强度等级均表现更优。
引用
@article{arxiv.2207.10217,
title = {Hydra: Hybrid Server Power Model},
author = {Nigel Bernard and Hoa Nguyen and Aman Chandan and Savyasachi Jagdeeshan and Namdev Prabhugaonkar and Rutuja Shah and Hyeran Jeon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.10217},
year = {2022}
}