PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG CỦA SIÊU MÁY TÍNH DỰA TRÊN NỀN TẢNG RASPBERRY
179 lượt xemTừ khóa:
Bộ xử lý Mobile ARM; Cụm siêu máy tính Raspberry Pi; Phân tích hiệu năng.Tóm tắt
Để đạt được tốc độ ở petaflops và exaflops, các siêu máy tính hiện đại hiện nay dựa trên công nghệ điện toán 2009-2018 cần phải tiêu thụ điện năng từ 6 MW đến 20 MW, hầu hết điện năng đó đều được chuyển đổi thành nhiệt, do vậy đòi hỏi chi phí cao về công nghệ làm mát và giải nhiệt. Việc xử lý giảm nhiệt vẫn là một vấn đề quan trọng đối với hầu hết các siêu máy tính hiện nay. Các siêu máy tính có hiệu suất năng lượng cao dựa trên bộ xử lý của dòng chip ARM trên các điện thoại di động thông minh là một lựa chọn mới vì nó cho phép chúng giải quyết các vấn đề về hiệu suất, năng lượng và chi phí. Với công nghệ dòng chip ARM giới thiệu gần đây các siêu máy tính có máy chủ sử dụng mô-đun cụm raspberry Pi CPU 64-bit 1.4 GHz hướng tới mục tiêu tiết kiệm năng lượng, chiếm ít không gian lưu trữ, tỏa ít nhiệt năng và hạn chế tối đa lượng CO2 tạo ra đó là xu hướng nghiên cứu mới, đã nằm trong tầm tay. Vấn đề là cần làm gì và hiệu năng của siêu máy tính dựa trên bộ xử lý đa lõi di động như thế nào. Bài viết này đề xuất kiến trúc cụm siêu máy tính raspberry Pi và phân tích hiệu năng.
Tài liệu tham khảo
[1]. Victor Tangermann. “The Eight most powerful supercomputers in the world”. September 28th, 2017.
[2]. Greenhill, David. "SWaP Space Watts and Power" (PDF). US EPA Energystar. Retrieved 14 November 2013.
[3]. Girish Kumar Patnaik et. al. “Green Computing Metrics, Methods and Models”. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). ISSN: 2278-0181. Vol. 3 Issue 3, March – 2014.
[4]. “Mont-Blanc. European Modular and Power-Efficient HPC Processor”. Copyright 2011 - 2020 © All Rights Reserved
[5]. “Scalable clusters make HPC R&D easy as Raspberry Pi”. Bitscope.com/cluster
[6]. Gerald Venza. “Building the world’s largest Raspberry Pi cluster”.
[7]. www.pidramble.com/wiki/benchmarks/microsd-cards.
[8]. Nikhil Jain et.al. “Predicting the Performance Impact of Different Fat-Tree Configurations”. Lawrence Livermore National Laboratory.
[9]. Tomohiro Inoue, Fujitsu Limited. “The 6D Mesh/Torus Interconnect of K Computer”.
[10]. G. Bolch, S. Greiner, H. de Meer, and K. S. Trivedi, “Queueing Networks and Markov Chains ”, John Wiley, 2nd edition, 2006.
[11]. Norhazlina Hamid, Robert John Walters, Gary Brian Wills. “An Analytical Model of Multi-Core Multi-Cluster Architecture (MCMCA)”. Open Journal of Cloud Computing (OJCC) Volume 2, Issue 1, 2015. ISSN 2199-1987.
[12]. Xiaoyue Pan. “Performance Modeling of Multicore Systems”. ISSN 1651-6214 ISBN 978-91-554-9451-3.
[13]. Murata, T.: “Petri nets: properties, analysis, and applications”, Proceedings of IEEE, 77 (4), 1989, 541-580.
[14]. Falko Bause, Pieter S. Kritzinger, “Stochastic Petri Nets”. Bause and Kritzinger, 2002.
[15]. M. Ajmone Marsan, Gianfranco Balbo, Gianni Conte, Susanna Donatelli, Giuliana Franceschinis, “Modelling with generalized stochastic Petri nets”. Università degli Studi di Torino.
[16]. Viktor Mashkov & Jiri Barilla & Pavel Similar. “Applying Petri Nets to Modeling of Many-Core Processor Self-Testing when Tests are Performed Randomly”. J Electron Test (2013).
[17]. Mark D. Hill, University of Wisconsin-Madison Michael R. Marty, Google. “Amdahl’s Law in the Multicore Era”.
[18]. Christina Delimitrou, Christos Kozyrakis. “Amdahl’s Law for Tail Latency”. August 2018 | Vol. 61| No. 8| Communications of the ACM.
[19]. Surya Narayanan Natarajan. “Modeling performance of serial and parallel sections of multi-threaded programs in many core era”. pr´epar´ee `a l’unit´e de recherche INRIA – Bretagne Atlantique Institut National de Recherche en Informatique et Automatique Composante Universitaire (ISTIC).
[20]. Philip J. et. al. “Performance analysis of single-board computer clusters”. Future Generation Computer Systems. 102 (2020) 278-291. ELSEVIER.
[21]. Gareth Halfaceree. “Benchmarking the Raspberry Pi 3 B+”. Mar 14, 2018.
[22]. Roy Longbottom, UK Government. “Raspberry Pi 4B 32 Bit Benchmarks”. Technical Report. June 2019.
[23]. https://www.pidramble.com/wiki/benchmarks/power-consumption.
[24]. Lucy Hattersley. “Raspberry Pi 4 vs Raspberry Pi 3B+”. https://magpi.raspberrypi.org/articles/raspberry-pi-4-vs-raspberry-pi-3b-plus
[25]. “Raspberry Pi 4 vs Raspberry Pi 3B+,” The MagPi magazine. https://magpi.raspberrypi.org/articles/raspberry-pi-4-vs-raspberry-pi-3b-plus.
