JP2018500673A - ホリスティックグローバルなパフォーマンス及び電力管理 - Google Patents
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Abstract
Description
例1は、複数のノードの各ノードに結合され、複数のノードに送信するための電力及びパフォーマンス管理のためのポリシーの決定を引き起こすロジックを含み、前記ポリシーは、前記複数のノードにわたる電力及びパフォーマンス管理の調整を引き起こすものであり、前記ポリシーは、1つ以上の目的関数に向けてジョブを管理するものであり、前記ジョブは前記複数のノード上で同時に動作する複数のタスクを含む、装置を含む。
例2は、前記ロジックは、前記複数のノードの各々に対して別個のポリシーを決定するものである、例1に記載の装置を含む。
例3は、前記ロジックは、前記複数のノードの各々の少なくとも一部に対して別個のポリシーを決定するものである、例1に記載の装置を含む。
例4は、前記1つ以上の目的関数は、電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化すること、電力上限を満たしながらエネルギー効率を最大化すること、前記電力上限を満たしながら前記複数のノードの間のパフォーマンス差を最小限に抑えること、パフォーマンスを最大化すること若しくは効率を最大化すること又は電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化しつつ効率を最大化することの1つ以上を含むものである、例1に記載の装置を含む。
例5は、前記ロジックは、階層的機械学習操作に従って動作する、例1に記載の装置を含む。
例6は、前記ロジックは、負荷不均衡の問題、スケーラビリティの問題、又はフレキシビリティの問題のうちの1つ以上を解くための1つ以上の動作を実行するものである、例1に記載の装置を含む。
例7は、前記ポリシーは、前記ジョブ内の全てのノードにわたる電力及びパフォーマンス管理を調整するものである、例1に記載の装置を含む。
例8は、前記ポリシーは、前記ジョブ内の全てのノードにわたり、かつ、ソフトウェア及びハードウェア抽象化層にわたる電力及びパフォーマンス管理を調整するものである、例1に記載の装置を含む。
例9は、前記ロジックは、確率的ポリシー勾配法に従って前記ポリシーを決定するものである、例1に記載の装置を含む。
例10は、前記複数のノードはキャビネットを形成し、前記ポリシーは1つ以上のキャビネット間で階層的に分解され(decomposed)、次いで、前記複数のノード間で分解される、例1に記載の装置を含む。
例11は、前記複数のノードを結合するスケーラブルオーバレイネットワークをさらに含む、例1に記載の装置を含む。
例12は、前記複数のノードを結合するスケーラブルオーバレイネットワークをさらに含み、該スケーラブルオーバレイネットワークは、電力又はパフォーマンステレメトリの集約及び制御の分散を提供する、例1に記載の装置を含む。
例13は、システムオンチップ(SOC)集積回路が前記ロジック及び前記メモリを含む、例1に記載の装置を含む。
例14は、前記複数のノードの各ノードは、1つ以上のプロセッサコアを有するプロセッサと、1つ以上のプロセッサコアを有する画像処理ユニットと、ネットワークファブリックへの接続、ログインコンポーネント、サービスコンポーネント、メモリ、又は入出力デバイスの1つ以上を含むものである、例1に記載の装置を含む。
例16は、前記複数のノードの各々に対して別個のポリシーを決定するステップをさらに含む、例15に記載の方法を含む。
例17は、前記複数のノードの各々の少なくとも一部に対して別個のポリシーを決定するステップをさらに含む、例15に記載の方法を含む。
例18は、前記1つ以上の目的関数は、電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化すること、電力上限を満たしながらエネルギー効率を最大化すること、前記電力上限を満たしながら前記複数のノードの間のパフォーマンス差を最小限に抑えること、パフォーマンスを最大化すること若しくは効率を最大化すること又は電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化しつつ効率を最大化することの1つ以上を含む、例15に記載の方法を含む。
例19は、前記決定は階層的機械学習操作に従って動作する、例15に記載の方法を含む。
例20は、前記決定は、負荷不均衡の問題、スケーラビリティの問題、又はフレキシビリティの問題のうちの1つ以上を解くように実行される、例15に記載の方法を含む。
例21は、前記ポリシーが、前記ジョブ内の全てのノードにわたる電力及びパフォーマンス管理を調整することをさらに含む、例15に記載の方法を含む。
例22は、前記ポリシーが、前記ジョブ内の全てのノードにわたり、かつ、ソフトウェア及びハードウェア抽象化層にわたる電力及びパフォーマンス管理を調整することをさらに含む、例15に記載の方法を含む。
例23は、確率的ポリシー勾配法に従って前記ポリシーを決定するステップをさらに含む、例15に記載の方法を含む。
例24は、前記複数のノードはキャビネットを形成し、前記ポリシーは1つ以上のキャビネット間で階層的に分解され、次いで、前記複数のノード間で分解される、例15に記載の方法を含む。
例25は、スケーラブルオーバレイネットワークを介して、前記複数のノードを結合するステップをさらに含む、例15に記載の方法を含む。
例26は、スケーラブルオーバレイネットワークを介して、前記複数のノードを結合するステップをさらに含み、該スケーラブルオーバレイネットワークは、電力又はパフォーマンステレメトリの集約及び制御の分散を提供する、例15に記載の方法を含む。
例28は、前記プロセッサ上で実行されて、前記プロセッサが前記1つ以上の動作を実行するように構成する前記1つ以上の命令を含み、前記1つ以上の命令は、前記複数のノードの各々に対して別個のポリシーを決定するステップをさらに含む、例27に記載のコンピュータ読み取り可能媒体を含む。
例29は、前記プロセッサ上で実行されて、前記プロセッサが前記1つ以上の動作を実行するように構成する前記1つ以上の命令を含み、前記1つ以上の命令は、前記複数のノードの各々の少なくとも一部に対して別個のポリシーを決定するステップをさらに含む、例27に記載の方法を含む。
Claims (26)
- 複数のノードの各ノードに結合され、複数のノードに送信するための電力及びパフォーマンス管理のためのポリシーの決定を引き起こすロジックを含み、
前記ポリシーは、前記複数のノードにわたる電力及びパフォーマンス管理の調整を引き起こすものであり、前記ポリシーは、1つ以上の目的関数に向けてジョブを管理するものであり、前記ジョブは前記複数のノード上で同時に動作する複数のタスクを含む、装置。 - 前記ロジックは、前記複数のノードの各々に対して別個のポリシーを決定するものである、請求項1に記載の装置。
- 前記ロジックは、前記複数のノードの各々の少なくとも一部に対して別個のポリシーを決定するものである、請求項1に記載の装置。
- 前記1つ以上の目的関数は、電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化すること、電力上限を満たしながらエネルギー効率を最大化すること、前記電力上限を満たしながら前記複数のノードの間のパフォーマンス差を最小化すること、パフォーマンスを最大化すること若しくは効率を最大化すること又は電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化しつつ効率を最大化することの1つ以上を含むものである、請求項1に記載の装置。
- 前記ロジックは、階層的機械学習操作に従って動作する、請求項1に記載の装置。
- 前記ロジックは、負荷不均衡の問題、スケーラビリティの問題、又はフレキシビリティの問題のうちの1つ以上を解くための1つ以上の動作を実行するものである、請求項1に記載の装置。
- 前記ポリシーは、前記ジョブ内の全てのノードにわたる電力及びパフォーマンス管理を調整するものである、請求項1に記載の装置。
- 前記ポリシーは、前記ジョブ内の全てのノードにわたり、かつ、ソフトウェア及びハードウェア抽象化層にわたる電力及びパフォーマンス管理を調整するものである、請求項1に記載の装置。
- 前記ロジックは、確率的ポリシー勾配法に従って前記ポリシーを決定するものである、請求項1に記載の装置。
- 前記複数のノードはキャビネットを形成し、前記ポリシーは1つ以上のキャビネット間で階層的に分解され、次いで、前記複数のノード間で分解される、請求項1に記載の装置。
- 前記複数のノードを結合するスケーラブルオーバレイネットワークをさらに含む、請求項1に記載の装置。
- 前記複数のノードを結合するスケーラブルオーバレイネットワークをさらに含み、該スケーラブルオーバレイネットワークは、電力又はパフォーマンステレメトリの集約及び制御の分散を提供する、請求項1に記載の装置。
- システムオンチップ(SOC)集積回路が前記ロジック及びメモリを含む、請求項1に記載の装置。
- 前記複数のノードの各ノードは、1つ以上のプロセッサコアを有するプロセッサと、1つ以上のプロセッサコアを有する画像処理ユニットと、ネットワークファブリックへの接続、ログインコンポーネント、サービスコンポーネント、メモリ、又は入出力デバイスの1つ以上を含むものである、請求項1に記載の装置。
- 複数のノードの各ノードに対して電力及びパフォーマンス管理のためのポリシーの決定を引き起こすステップと、
前記ポリシーを前記複数のノードに送信するステップと、を含み、
前記ポリシーは、前記複数のノードにわたる電力及びパフォーマンス管理の調整を引き起こすものであり、前記ポリシーは、1つ以上の目的関数に向けてジョブを管理するものであり、前記ジョブは前記複数のノード上で同時に動作する複数のタスクを含む、方法。 - 前記複数のノードの各々に対して別個のポリシーを決定するステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
- 前記複数のノードの各々の少なくとも一部に対して別個のポリシーを決定するステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
- 前記1つ以上の目的関数は、電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化すること、電力上限を満たしながらエネルギー効率を最大化すること、前記電力上限を満たしながら前記複数のノードの間のパフォーマンス差を最小限に抑えること、パフォーマンスを最大化すること若しくは効率を最大化すること又は電力上限を満たしながらパフォーマンスを最大化しつつ効率を最大化することの1つ以上を含む、請求項15に記載の方法。
- 前記決定は階層的機械学習操作に従って動作する、あるいは
前記決定は、負荷不均衡の問題、スケーラビリティの問題、又はフレキシビリティの問題のうちの1つ以上を解くように実行される、請求項15に記載の方法。 - 前記ポリシーが、前記ジョブ内の全てのノードにわたる電力及びパフォーマンス管理を調整することをさらに含む、請求項15に記載の方法。
- 前記ポリシーが、前記ジョブ内の全てのノードにわたり、かつ、ソフトウェア及びハードウェア抽象化層にわたる、電力及びパフォーマンス管理を調整することをさらに含む、請求項15に記載の方法。
- 確率的ポリシー勾配法に従って前記ポリシーを決定するステップをさらに含む、あるいは
前記複数のノードはキャビネットを形成し、前記ポリシーは1つ以上のキャビネット間で階層的に分解され、次いで、前記複数のノード間で分解される、請求項15に記載の方法。 - スケーラブルオーバレイネットワークを介して、前記複数のノードを結合するステップをさらに含む、あるいは
スケーラブルオーバレイネットワークを介して、前記複数のノードを結合するステップをさらに含み、該スケーラブルオーバレイネットワークは、電力又はパフォーマンステレメトリの集約及び制御の分散を提供する、請求項15に記載の方法。 - プロセッサ上で実行されて、該プロセッサに請求項15から23のいずれか一項に記載の方法の1つ以上の動作を実行させる1つ以上のプログラム。
- 請求項15から23のいずれか一項に記載の方法を実行する手段を含む装置。
- 請求項24に記載の1つ以上のプログラムを記憶しているコンピュータ読み取り可能媒体。
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