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English
2016年7月5日
软件运行功耗的可视化技术
以CPU内核单位为指标实现高能效的编程
株式会社富士通研究所（注1）（以下简称，富士通研究所）开发出了能够计算在服务器的CPU上运行各软件时所消耗的能量，并实现高能效编程的技术。目前，在配置CPU的Intel服务器上，可以通过功率控制机制测量CPU的整体功耗，但不能测量在各个CPU内核上运行的软件功耗，从而也难以采取基于软件的方法降低功耗。
开发背景
随着超级计算机和数据中心系统规模的扩大以及处理量的增加，耗电量也在增加。例如 ，据说顶级的超级计算机的耗电大约是18MW（兆瓦）左右，另据日本总务省的报告（注2）显示，日本数据中心的耗电量非常庞大，年均达77.2亿kWh（千瓦时），因此整体功耗都有待降低。
课题
为了降低功耗，除了通过传统的降低硬件功耗的方法外，还可以通过降低服务器上运行的程序功耗来实现。要实现降低功耗的编程，首先需要了解目前软件所消耗的功率。配置有CPU的Intel服务器采用了控制功率的RAPL（注3）机制，可以测量CPU整体的功耗，但不能测量各个CPU内核上运行软件的功耗，所以很难获得软件功耗的细节。
开发的技术
本次开发出了在配置CPU的Intel服务器上推算软件详细功耗的解析技术（图1）。
开发的技术具有以下特征：
- 基于性能指标功率分配的软件详细功耗解析
在每个CPU内核上能测量到时钟数和高速缓冲命中率，富士通研究所将它们进行组合，提出了与功耗相关度高的性能指标。根据每个CPU内核的性能指标，将CPU功耗分配给每个内核，即可获得每个程序模块单位的详细功耗。
- 负载较小的功率信息计算
将用于性能指标的每个CPU内核测量值缩小为有限的类型，并可以按毫秒级采集。另外，功耗计算的负荷只占总负荷的1%左右，因此测量不会显著影响性能。而且通过细粒度采样还能够高精度地获得软件功耗。
图1 基于性能指标功耗分配的软件功耗解析
效果
本次开发出的技术有望帮助软件开发人员优化他们的软件，降低功耗（省电编程），同时，通过减少服务器的整体功耗，以及利用空闲功耗，可以提高软件运行的并行度等，实现程序的高性能化。
今后
富士通研究所为了使该技术在2016年能够投入实际应用，目前正在进行通过软件降低功耗的验证。另外，为了实现数据中心的省电化，正研究将该技术应用于富士通数据中心，以便对功耗做进一步的详细分析。
