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现代处理器上提供了多种功耗调节机制,使用这些技术可以在运行时根据需要调节处理器功耗以适应不同的应用场合和需求。功耗封顶技术是其中一项重要的应用。控制部件功耗可以限制温度,提升稳定性。在数据中心,控制集群的峰值功耗可以减少电力过度供给的情况,降低不必要的基础设施投入。而且可以在不修改现有基础设施的情况下增加计算节点,保证安全性的同时提高集群性能。随着处理器核数的增加和运行负载的愈加复杂,功耗封顶技术面临复杂度高,实用性差等问题。大量的优化策略依赖于离线训练,制约了优化效果和可移植性。本文提出多层次功耗控制及优化策略PPCM(PracticalPower Capping Method),通过动态调整模型参数的反馈控制机制,保证功耗控制的稳定性和鲁棒性。PPCM依据计算访存比指标在应用间分配功耗,依据访存开销指标在线程间分配功耗。将功耗优先分配给对功耗需求高的处理器核从而提高处理器能效。本文主要研究内容和工作成果:(1)研究了处理器上三种功耗调节技术对处理器的调节效果,包括Dynamic Voltage and Frequency Scaling,Idle Cycle Injection,Clock Cycle Modulation三种技术。首先分析了这三种技术对处理器功耗、性能以及任务完成总能耗的影响,然后将三种技术进行对比,分析他们的异同点,讨论他们各自的适用场景。(2)设计可动态调整模型参数的反馈控制机制。在研究处理器功耗和频率关系的基础上,建立关于频率的线性模型以估计功耗,使用P-控制理论控制处理器功耗。处理器功耗和负载有关,功耗模型中的比例参数随着负载不同而不同,也随着硬件的不同而不同。本文设计动态调整比例参数的方法实现更好的功耗控制。(3)设计并实现了一个多层次的功耗分配策略。功耗分配策略分为两层:应用间功耗分配和线程间功耗分配。在应用间以计算访存比为分配指标,在线程间以访存开销为指标,同时考虑到频率对访存开销的影响导致的误差扩大,将访存开销统一化到相同的频率之后再进行功耗分配。实验表明,本文提出的功耗控制方法PPCM可以有效地控制处理器功耗,使得实际功耗与预算功耗平均误差为0.4%。与Priority算法相比,PPCM算法平均性能提高10.7%,能耗平均下降5.1%,EDP平均降低14.3%。与目前优秀的PCMCA算法相比较,PPCM平均性能提高4.5%,EDP平均提高5.0%。