Energetická efektivita GPU aplikací v embedded systémech

Abstract

Vstavané hardwarové platformy sa stále zmenšujú a ich výkon sa zvyšuje. Preto nás často zaujíma aj ich tepelný výkon. V odvetviach ako letectvo a kosmonautika sú prísne tepelné požiadavky. Chceme optimalizovať existujúce implementácie aby požiadavky naplnili. Tieto riešenia sú často kombináciou špecifického hardwaru, operačného systému, knižníc a softwarovej aplikácie samotnej. V tejto práci skúmame konfiguračné hodnoty hardware a operačného systému, a meráme ich efekt na výkon a maximálnu teplotu. Merania zakladáme na predchádzajúcej práci a implementujeme evaluačné programy aby sme odmeraly efekty našich nastavení. Taktiež navrhujeme a implementujeme software pre automatické spúštanie meraní a configurovanie systému pre reprodukovateľnosť. Merania spúšťame na hardwarovej platforme i.MX8 of NXP, ktorá je súčasťou existujúceho prípravku. Nakoniec použijeme nazbierané znalosti a optimalizujeme existujúci experiment ADASMark. Naše výsledky ukazujú redukciu maximálnej teploty o skoro 9% (viac ako 1°C) pri zachovaní pôvodného výkonu. Rovnako prezentujeme ako naše zmeny a nastavenia ovplyvňujú výkon a teplotu a je možné ich použiť pre optimalizovanie konkrétneho riešenia.

As embedded hardware platforms get smaller and more powerful, heat production is a much bigger concern. In applications such as aerospace there are hard temperature constraints. We desire to optimize existing implementations to fulfill these constraints. Often, this solution is a combination of specific hardware, an operating system, libraries and the software application itself. In this thesis we explore configuration values of the hardware and operating system, and measure their effect on performance and maximum temperature. We perform our measurements based on previous work, and implement benchmarks to measure effects of our settings. We also design and implement software for automatically running measurements and configuring the system for reproducibility. We perform measurements on i.MX8 hardware from NXP, as part of an existing testbench. Finally we utilize gained knowledge to optimize an existing benchmark ADASMark. Our results show reduction of maximum temperature by almost 9% (over 1°C) while maintaining base performance. We also present how these configuration changes affect performance and temperature and can be utilized to find optimum for specific solution.