在Eco-Mode下运行HPC作业：揭示超算系统中用户辅助功率限制的潜力
最优化与控制
2024-04-05 v1
摘要
百亿亿次级高性能计算（HPC）超级计算机的能耗在电力需求方面相当于数万人的消耗。鉴于百亿亿次级HPC系统巨大的能源足迹以及与气候相关事件对电网造成的日益增加的压力，电力供应商开始在其用户处于关键时期时实施功率限制。在这种情况下，实施管理超级计算机功耗同时确保其不间断运行的策略变得至关重要。本文研究了这样一个命题：HPC用户可以自愿牺牲一些处理性能，以贡献于全球节能倡议。为了通过让用户参与来提供有效的节能策略，我们引入了一种用户辅助的超算功率限制方法。在这种方法中，用户可以选择在必要时自愿允许其应用程序在功率受限模式下运行，称为“Eco-Mode”。利用HPC仿真，以及从最近的一台Top500 HPC超级计算机得出的能量轨迹和应用程序元数据，我们开展了一项实验活动，以量化Eco-Mode对节能和用户体验的影响。具体而言，我们的研究旨在证明，只要有足够数量的用户选择Eco-Mode，超级计算机就能在指定的功率限制内保持良好的性能。此外，我们试图确定关于采用Eco-Mode的用户数量以及应用程序所需的功率限制幅度（即Eco-Mode的强度）的最佳条件。我们的研究结果表明，降低作业速度可以显著减少必须终止的作业数量。此外，随着用户中采用Eco-Mode的增加，每个作业被终止的可能性也会降低。
引用
@article{arxiv.2404.03271,
title = {Run your HPC jobs in Eco-Mode: revealing the potential of user-assisted power capping in supercomputing systems},
author = {Luc Angelelli and Danilo Carastan-Santos and Pierre-François Dutot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.03271},
year = {2024}
}