4、高性能计算中检查点与重启操作的能耗分析及GPU集群能耗研究

高性能计算中检查点与重启操作的能耗分析及GPU集群能耗研究

1. 检查点与重启操作的能耗影响因素

在高性能计算中,检查点(Checkpoint)和重启(Restart)操作的能耗受多种因素影响,下面将详细介绍这些因素。

1.1 处理器P状态的影响

处理器的P状态(不同的时钟频率状态)对检查点和重启操作的能耗和时间有显著影响。随着时钟频率的增加,检查点和重启操作的功耗呈严格递增趋势,而时间则呈严格递减趋势。并且,检查点操作在功耗和时间上受时钟频率变化的影响更大。
|平台|检查点功耗变化|重启功耗变化|检查点时间变化|重启时间变化|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|平台1|随频率增加而增加|随频率增加而增加|随频率增加而减少|随频率增加而减少|
|平台2|随频率增加而增加|随频率增加而增加|随频率增加而减少|随频率增加而减少|

1.2 处理器C状态的影响

在读写检查点文件时,处理器可能会有空闲时刻,从而发生C状态之间的转换,这会影响处理器的功耗。通过在平台1和平台2上对处理器的不同频率进行C状态启用和禁用的C/R操作实验,得到以下结果:
- 两个平台上,启用C状态时的功耗测量显示出更大的变异性,特别是在平台1的重启操作中。
- 随着处理器频率的增加,启用和禁用C状态时的功耗差异增大。在平台1上,检查点操作在最大频率时差异约为9%,重启操作在2.533 GHz频率时差异为10%;在平台2上,检查点和重启操作在2.6 GHz频率时差异分别为6%和5%。
- 启用C状态有利于降低能耗。在平台1上,检查点操作禁用C状态时能耗最高可增

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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