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gpupowermodel-master
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2021-04-09
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评估通用图形处理单元(GPU)上的电源控制和计数器 通用图形处理单元(GPU)日益成为高端计算系统中至关重要的处理元素。 单个高级GPU可能消耗与高性能计算(HPC)节点相似的功率(300瓦)。 下一代HPC系统每个节点最多可具有16个GPU,每个节点需要多个千瓦。 因此,研究GPU功耗和控制的特性以为将来的采购设计和决策提供参考至关重要。 该存储库旨在a)启动GPU基准测试; b)生成GPU指标数据(包括已启动基准测试的功耗); c)分析GPU功耗模式。 入门 这些说明将为您提供项目的副本,并可以在启用GPU的HPC节点上运行,以: 启动GPU基准测试/工作负载 生成GPU指标数据 基准/工作负载的analye GPU功耗模式。 有关如何在支持GPU的HPC系统上部署项目的说明,请参阅部署。 先决条件 安装Nvidia CUDA 11或CUDA 10.1(此存储库已通过CUDA 10
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gpupowermodel-master-main.zip (43个子文件)
gpupowermodel-master-main
test
app_run2run.sh 6KB
analyze_data.py 2KB
app_loadscaling.sh 1KB
imgs
Final_Model.png 82KB
gpu-fw.png 31KB
analysis
pwrvariations.py 3KB
scatterplot_DGEMM_energy.py 12KB
prediction-regression_refv100-model.py 26KB
motivation.py 11KB
pwrbarplot.py 6KB
scatterplot_DGEMM_time.py 10KB
pwrperf.py 5KB
prediction-comp_volt-old-model.py 28KB
voltage-computation.py 21KB
prediction-model-refp100.py 26KB
scatterplot_STREAM_time.py 11KB
prediction-model-refv100.py 26KB
scatterplot_STREAM_energy.py 12KB
pwrboxplot.py 1KB
scatterplot_GFLOPS.py 10KB
scatterplot_BW.py 8KB
scatterplot_DGEMM_time_pwr.py 10KB
scatterplot_pwr.py 11KB
combine_gpu_metrics_dgemm_stream.py 9KB
prediction-comp_volt-new-model.py 27KB
pwrloadscaling.py 2KB
linear_regression.py 17KB
combine_gpu_metrics_spec.py 9KB
prediction-regression_refp100-model.py 26KB
pwrcommon.py 2KB
utility
control 962B
profile 1KB
README.md 5KB
.gitattributes 66B
datasets
microbenchmarks
spec_accel
SPEC_GPU_P100_Features.zip 14.01MB
SPEC_GPU_V100_Features.zip 43.58MB
machinelearningmodels
multivariatelinearregression
gpu_main.py 15KB
gui.py 29KB
tinker.py 5KB
LSTM.py 1KB
feature_of_imp.py 1KB
mulivariatelinearregression.py 8KB
linear_regression.py 17KB
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