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BitWatts: A Process-level Power Monitoring Middleware

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Academic year: 2021

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Texte intégral

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HAL Id: hal-01078825

https://hal.inria.fr/hal-01078825v2

Submitted on 8 Dec 2014

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

BitWatts: A Process-level Power Monitoring Middleware

Maxime Colmant, Mascha Kurpicz, Pascal Felber, Loïc Huertas, Romain Rouvoy, Anita Sobe

To cite this version:

Maxime Colmant, Mascha Kurpicz, Pascal Felber, Loïc Huertas, Romain Rouvoy, et al.. BitWatts:

A Process-level Power Monitoring Middleware. Middleware - Poster session, Dec 2014, Bordeaux, France. 2014, �10.1145/2678508.2678529�. �hal-01078825v2�

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BitWatts Middleware

BitWatts: A Process-level Power Monitoring Middleware

Maxime Colmant , Mascha Kurpicz, Pascal Felber, Loïc Huertas, Romain Rouvoy, Anita Sobe

20000 40000 60000 80000 100000 120000

20000 40000 60000 80000 100000 120000

Measured consumption (J)

Estimated consumption (J) Xeon 1 Xeon 2 Xeon 3 Xeon 4 Core i3 20000

40000 60000 80000 100000 120000

20000 40000 60000 80000 100000 120000

Measured consumption (J)

Estimated consumption (J) 416.gamess

433.milc 454.calculix 456.hmmer 464.h264ref

Preliminary experiment

Learning the CPU Power Model

Motivation

• Create software-defined power meters

• Identify the largest power consumers

• Provide critical indicators

• Make informed decisions (heuristics, power capping)

• Provide architecture-agnostic solutions

• Limited number of power-aware interfaces (RAPL)

Metrics

Hardware Performance Counter (HPC):

• Representative and accurate metrics

• Mostly available on modern processors Criteria selection:

• Counter availability per CPU

• Monitoring overhead

• Best fit under several workloads Selected HPC:

• instructions (i), cache-references (r), cache-misses (m)

Machine Stress CPU

Utility

HPC

Multivariate Regression

Power Model

Power Consumption

CPU Metrics Workloads

2

4 1

3

P ower

Xeon

= 90.23 +

2.93

X

f=1.6, f∈F req

P ower

f

P ower

2

.93

= 5 . 37 · i

10

9

+ 7 . 67 · r

10

8

+ 3 . 23 · m 10

7

Architecture

B itW a tts

Operating System

File System libpfm4

Sensor Formula Aggregator Reporter

App App

Actor

App App

• Actor programming model (Scala / Akka)

• Modular & Scalable Middleware

• Real-time power estimation (10Hz-100Hz)

PowerSpy Powermeter

3

Conclusion

A Middleware to build software-defined power meters

• High-level power API

• Processor-agnostic solution

• Power-model inference by sampling

• Real-time power estimation

Outlook

• Support AMD, ARM

• Support virtualized environments

• Identify automatically the HPCs

• Heuristics, power capping

Actor

Actor

Actor

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