Jpar 2013: On the leakage-power modeling for optimal server operation

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Information about Jpar 2013: On the leakage-power modeling for optimal server operation
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Published on February 26, 2014

Author: GreenLSI

Source: slideshare.net

On the Leakage-Power Modeling for Optimal Server Operation Patricia Arroba, Marina Zapater, José L. Ayala, José M. Moya, Katzalin Olcoz, Román Hermida Universidad Politécnica de Madrid Universidad Complutense de Madrid

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Contexto - Consumo energético Data Center = 25.000 viviendas - EE.UU. 80 millones MWh/año en 2011 1.5 x New York City

Contexto 1.3% Producción eléctrica mundial 70% Computación 30% Refrigeración ○ Fiabilidad ○ Daños irreversibles

Motivación Efectos del aumento de Tª de sala - Leakage: Tª Consumo de computación (No está considerado para fijar la temperatura de sala) - Refrigeración: Tª Consumo del compresor

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Contexto - Históricamente consumo dominado por Potencia dinámica - Mayor parte modelos de potencia actuales sólo tienen en cuenta la potencia dinámica - Escalado de la tecnología por debajo de 100nm Consumo estático mucho más significativo (30-50%)

Leakage - Consumo en lógica dinámica - El efecto se intensifica con la temperatura source gate drain

Modelo de Leakage _ B define una constante que depende de los parámetros de fabricación del servidor

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Contexto Eficiencia del ciclo determinada por el Coefficient of Performance (COP)

Coeficiente de rendimiento (COP) - COP eficiencia Según el teorema de Carnot

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Objetivos - Detección del comportamiento del leakage Temperatura de CPU Temperatura de sala - Detección del consumo óptimo Consumo de computación Consumo de refrigeración

Metodología experimental 1. Modelado del comportamiento del leakage: Nivel de servidor Carga y temperatura controlables Promediado del consumo de potencia 2. Validación del modelo: Carga de trabajo HPC Entorno de sala comercial Refrigeración controlable

Caracterización del servidor - Servidor: Sunfire V20Z AMD Opteron - Carga de trabajo: Lookbusy Sintética Control de la utilización de CPU Aislamiento del consumo de leakage - Temperatura de la CPU: 45ºC - 70ºC - Monitorización: Ipmitool + pinza amperimétrica Alineación con timestamp común

Validación del modelo - Sunfire V20z: 8 servidores en un rack - Sala refrigerada: Daikin FTXS30 Capacidad nominal de refrigeración 8.8kW Consumo nominal de potencia 2.8KW - Configuración de temperatura: 18ºC - 24ºC - Carga de trabajo: SPEC CPU2006 1 a 4 ejecuciones simultáneas por servidor

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Caracterización del servidor

Validación con carga real

Resultados - Leakage despreciable en el rango 18ºC - 24ºC Tª de refrigeración: COP: 2.95 18ºC 24ºC 3.47 Ahorro del 11.7% en la refrigeración Sin penalización en computación

Contenidos Contexto y motivación Consumo de computación Consumo de refrigeración Metodología experimental Resultados Conclusiones

Conclusiones - Modelos tradicionales: no incorporan el impacto de la potencia de leakage con la Tª - Detección de regiones de comportamiento: Optimizar la reducción de la potencia de refrigeración según el impacto del leakage - Validación experimental: Sala con infraestructura comercial Ahorro en potencia del 11.7%

Gracias por su atención Patricia Arroba parroba@die.upm.es Departamento de ingeniería electrónica ETSI Telecomunicación UPM

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