Wattchmen：观察能耗监测者——高保真、灵活的 GPU 能量建模
硬件体系结构
2026-03-30 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
现代 GPU 丰富的 HPC 系统正日益受到能耗限制。因此，理解应用的能耗变得至关重要。不幸的是，当前的 GPU 能耗归因技术要么不准确、要么不灵活、要么已过时。因此，我们提出了 Wattchmen，一种用于测量、归因和预测 GPU 能耗的灵活方法。我们通过一组多样化的微基准测试构建了每条指令的能量模型，系统地量化了 GPU 指令的能耗，从而实现更细粒度的预测和应用能耗分解。与 AccelWattch（32%）和 Guser（25%）等最先进系统相比，在 16 个流行的 GPGPU、图分析、HPC 和 ML 工作负载上，Wattchmen 在 V100 GPU 上的平均绝对百分比误差（MAPE）降至 14%。此外，我们证明 Wattchmen 在水冷 V100 上具有相似的 MAPE（15%），并可扩展到后续架构，包括风冷 A100（11%）和 H100（12%）GPU。最后，为进一步展示 Wattchmen 的价值，我们将其应用于 Backprop 和 QMCPACK 等应用，Wattchmen 的洞察实现了高达 35% 的能耗降低。
引用
@article{arxiv.2603.26435,
title = {Wattchmen: Watching the Wattchers -- High Fidelity, Flexible GPU Energy Modeling},
author = {Brandon Tran and Matthias Maiterth and Woong Shin and Matthew D. Sinclair and Shivaram Venkataraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26435},
year = {2026}
}
备注
16 pages, 14 figures. Accepted to the 2026 International Conference on Supercomputing (ICS '26)