【摘 要】
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本文通过考察处理器、内存和磁盘三个部件的活动信息,包括硬件性能事件和部件利用率,构建整机系统实时功率模型.对于处理器和内存的功耗,通过特征选择找到合适的处理器内部的
【机 构】
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浙江工业大学 计算机科学与技术学院,杭州,310023
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本文通过考察处理器、内存和磁盘三个部件的活动信息,包括硬件性能事件和部件利用率,构建整机系统实时功率模型.对于处理器和内存的功耗,通过特征选择找到合适的处理器内部的性能事件,结合CPU功耗状态C-States,建立低误差的功耗模型;对于没有提供性能事件的磁盘,通过利用率对部件功耗进行估算.采用回归方法分别建立并综合两个模型即可得到整机的实时功率模型.实验使用了真实系统Eureqa建模和PosgreSQL系统运行TPC-H负载对两种功率模型进行验证,结果表明:基于硬件性能事件与C-States的实时处理器与内存功率模型的误差在3%以下;结合性能事件、C-States与利用率的整机功率模型其相对误差在4% ~10%之间,优于仅使用利用率的整机功率模型,最大时提升可达7% .
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