CN101436155A - 用于功率使用的实时预测的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于对于改变到另一性能状态的功率使用的实时预测的方法和系统提供了用于功率管理决策过程或用于向系统操作者显示的输入数据。对于其预测功率使用的单元可以是单处理器系统中的单一处理器，或者可以向上扩展到处理设备的联合体内的设备的级别。该方法和系统收集了关于所述单元的功率消耗的数据，并创建功率相对性能的模型，比如回归模型。由预期标定性能状态变化所需的得到的功率使用变化被示出为显示数据，或者被传送到功率预算控制器，以通知所述控制器可以提高系统操作的潜在变化，比如管理被分配到处理系统的各个子单元的功率的折衷。

Description

用于功率使用的实时预测的方法和系统
技术领域
本发明一般涉及处理系统中的功率/性能测量和管理，并且更具体地，涉及用于预测改变到另一标定(nominal)性能状态的子系统或处理器功率需要的预测方案。
背景技术
由于热管理和功率成本以及功率可用性，在大规模和小规模系统中的功率管理都已经变为必须。具体地，很大规模的系统可能没有安装或制备有足够的功率可用性或热处理能力，以按其最大性能级别连续运行系统中的所有处理器。典型地，也不期待这样的使用。假设足够的制冷可用于维持系统热度处于平衡级别，如果以部全能力操作每个服务器，则服务器整体或者甚至是特定的服务器机架可能超过可用功率。服务器系统从其获取功率的电路可能是有限的，而且，传递到整个设备的功率可能是有限的。
因此，经常在这种系统中使用功率上限(power capping)，并通过确定各个功率预算达到系统热限制或可用功率限制的算法来控制下至处理器级别的子系统的各个功率预算。然而，这种系统可用的信息典型地仅包括对于各种处理子系统的当前功率使用、和对于规定工作量的性能级别对功率使用的估计的映射(map)。由于在服务器系统和其他可变工作量系统中工作量和诸如温度的环境典型地动态改变，因此系统或子系统内的功率预算的影响的典型模型一般可以仅在长时间平均感测中是精确的，并且只有那时模型精确反映当前工作量。
对于处理系统中以高更新率操作的实时功率/性能控制，由于没有以足够的速率来通知判断结果，因此不考虑实时工作量和环境改变的功率预算的影响在效率方面有损失。例如，如果功率预算稍有增加，则特定子系统可能对给定的工作量提供更高的性能，但是用于该子系统的功率级别上限(cap)不允许标定性能状态改变，并且改变将很微小并不是显然的。相反，子系统可以具有未有效使用功率的工作量，并且对于标定性能状态中的很小改变可能大大改变其功率使用。尽管诸如动态电压频率缩放(dynamic voltage frequencyscaling，DVFS)和时钟调制的技术可以迅速响应于功率预算改变，例如“上限的”峰值功率的改变，但是没有每个子系统的性能与子系统的功率使用如何相关的信息，功率管理算法缺乏关于功率上限的变化将如何影响系统效率的信息。由于功率预算(budget)的变化导致诸如DFVS和时钟调制的控制改变子系统的标定操作点以达到新的功率预算，因此应该明确通知性能对功率预算的调整的依赖性，以便在分配全部系统功率预算中最优化系统效率。
然而，历史工作量数据典型地不足够用于进行功率预算的这种实时精细调整(fine-tune)，并且尽管对各个子系统的输入控制是性能状态操作点，但是限制因素一般是功率上限。因此，典型地仅通过功率预算的设置间接控制标定操作点。如果关于功率预算与各个子系统的效率如何相关的精确的实时信息可用，则设置对这种系统中的子系统的功率预算控制的系统操作者可以注意将关于性能状态操作点可以提高系统效率的改变。自动功率预算算法提供了从输入得到的功率上限(或固定值)，该功率上限是处于功率可以在子系统中再分配的系统划分级别的整体功率。
因此，将期望提供一种的方法或系统，用于精确预测对于标定处理器的变化或子系统性能状态变化的功率使用变化，该方法或系统以足够用于通知高更新率功率预算控制处理的速率来操作，以提高用于全部系统的功率使用效率。还将期望向系统操作者提供显示数据，使能够对于引起各个子系统中的具体性能状态变化所需的功率级别变化进行突出浏览。
发明内容
在用于预测对于具体子系统标定性能状态的功率使用的方法和系统中，实现了精确预测对于改变到具体性能状态的功率使用、并通知系统操作者对于各个子系统标定性能状态的变化的潜在功率使用变化的目标。
该方法和系统从基于用于子系统(其可以是单一处理器)的实时功率消耗数据的模型来预测在具体标定性能状态中子系统所需的功率使用。具体标定性能状态可以是“全性能(full performance)”状态，以便预测的功率使用表示“需求功率(demand power)”，或者如果允许以最大性能操作，子系统将使用多少功率。可替换地，具体性能状态可以是表示子系统在响应于闭环功率使用控制时所经历的多个性能状态的时间平均。该方法和系统还可以产生到系统操作者的、表示多个标定性能状态机器相应的功率要求的列表或图形输出，和/或被提供给系统功率管理算法的模型系数或值的队列，以通知功率预算处理。
测量子系统的功率使用，并将其与时间戳和在采样时子系统的性能状态的指示符一起存储。从模型中丢弃时间久于感兴趣的预定窗口的样本，以便获得当前工作量的实时模型。如果在该窗口中未获得对于具体性能状态的数据，则可以暂时强制需要对于其的数据的性能状态，以便可以收集该性能状态的中功率使用数据。从样本的分布生成模型，并且该模型可以是扩展到期望对于其的功率使用预测的(多个)具体标定性能状态的回归。
附图说明
在所附权利要求中阐明了认为是本发明的特性的新颖特征。然而，当与附图结合阅读时，将通过参考以下图示实施例的详细描述，将最佳理解本发明本身以及其使用的优选模式、其他的目标和优点，其中相同的参考标记指示相似的组件，并且：
图1是根据本发明的实施例的多处理单元计算系统的方框图。
图2是根据本发明的实施例的多设备计算系统的方框图。
图3是描述根据本发明的实施例的方法的流程图。
图4是描述在根据本发明的实施例的方法和系统中使用的回归模型的图。
图5是描述通过本发明的实施例分析和建模的功率和性能级别的图。
具体实施方式
本发明涉及一种技术，用于确定如果处理器或子系统的标定性能级别被调整到另一级别，则将由诸如服务器或服务器设备的处理器或子系统使用的功率。在一个应用中，本发明确定“需求功率(demand power)”，即如果处理器或子系统的性能被设置为最大级别，在当前工作量和环境条件下将由处理器或子系统使用的功率。在另一实施例中，本发明确定用于规定标定性能级别而不是处理器或子系统被设置到的标定性能级别的一个或多个功率使用预测。“标定性能级别(Nominal performance level)”指示，尽管处理器或子系统的性能级别一般是动态改变的，并因此一般除了由控制“设置”的最大性能级别没有规定性能级别，然而存在通过诸如功率使用上限的机制而设置的标定(时间平均)性能级别，其可以通过将功率使用上限调整到更高或更低值来调整。通过确定各个处理器或子系统的吞吐量和功率使用的诸如处理器电压和频率控制的控制来确定性能级别。
通过收集对于多个性能级别的实际功率消耗的样本，构建把功率使用与处理器或子系统的多个性能级别相关的回归模型(regression model)。性能级别可以是离散控制值，或者可以代表性能控制的范围，例如处理器频率/电压控制的范围。模型可以被进一步划分到性能级别的范围，以考虑控制机制中的差别，比如为其中对于功率控制仅变化处理器或子系统的有效频率(比如当在处理器的最小操作电压处使用时钟调制技术时)的性能级别提供一个范围，并且为其中处理器或子系统的频率和电压都变化的性能级别提供另一范围。此外，有效频率被理解为包含如由诸如控制对于处理器或子系统允许的指令获取或存储器访问的速率的其他机制和通过其可以限制处理器或子系统的活动以降低其功率使用的任何其他技术确定的活动级别。
现在参考图1，绘出了根据本发明的实施例的处理系统。处理子系统12A-12D图示了整个系统即机架服务器10的等同的子单元。通过总线11提供处理子系统12A-12D之间的互连，其中总线11还可以提供系统到外围设备的连接。这种连接和设备一般存在于处理系统中并为本领域所理解，并且可以采取各种互连形式。本发明的技术还可以被应用于包括多个机架服务器10的大规模系统中或其他计算系统组中。
在处理子系统12A内，应用处理器(AP)14A耦接到应用存储器(AP Mem)13A，这一般表示运行操作环境、虚拟机器、服务器实例和/或其他与计算系统的主要功能关联的任务的每个处理系统或者“叶片(blade)”的处理器和存储器。而且在处理子系统12A内(并且对于其他处理子系统12B-12D类似地)，服务处理器(service processor，SP)16A为处理子系统12A提供控制和监视功能，在本实施例中包括处理子系统12A的实际功率使用的样本的收集和经由电压/频率控制单元19对处理子系统12A的性能级别的控制。
服务处理器16A经由电压/频率控制单元19以及通过被直接发送到应用处理器14A的内部电路的命令来控制应用处理器14A的频率和核电压，可以中断(halt)处理器14A、改变外部时钟或重编程锁相环(PLL)分割器(divider)因素、和变更电源输出电压，以改变由应用处理器14A消耗的功率。服务处理器16A耦接到存储服务处理器程序指令和数据的服务处理器存储器(SPMem)15A，该服务处理器存储器存储程序指令和数据，其收集并分析用于在实时功率管理操作期间由电压/频率控制单元19设置的多个性能级别的实际功率使用数据。一般而言，服务处理器16A被提供有预算的功率上限值，其可以经由总线11从管理整个机架服务器10的功率使用的执行的功率管理程序来动态改变，整个机架服务器10进而可以具有从在用于给定的设备的各服务器之中分派的功率预算所提供的整体功率上限。同样可以通过对每个设备分配上限而对一组设备进行功率管理。
电源单元(power supply unit，PSU)19通过一个或多个功率总线17向处理子系统12A-12D提供功率，并且可以包括级联操作的多于一个的电源单元(例如，用于其他相同的处理子系统12B-12D的单独的PSU)，或者可以向系统的单独部分供应功率。在处理子系统12A中示出了功率测量单元18A，并且其也出现在其他子系统12B-12D中。功率测量单元可以被并入电压调整器模块(voltage regulator module，VRM)中，除电流测量之外，该电压调整器模块提供电压调整，并且具体地，作为在此所述的功率管理方案的部分，响应于选择处理器电压的数据信号而提供电压控制。功率测量单元18A被配置用于测量被供应至应用处理器14A的功率，以便可以收集应用处理器14A的实际功率消耗的样本。然而，可替换地，如果服务处理器16A和服务处理器存储器15A的功率消耗是可忽略的或是恒定的，并且由AP存储器13A消耗的功率或者可忽略或者追随由应用处理器14A消耗的功率的变化，则功率测量可以包括整个处理子系统。尽管附图提供了实现上述功率使用管理和性能控制的体系结构的具体例子，但是所述体系结构不应被解释为限制。例如，也可以测量单处理器系统的功率使用，并且正如每个子系统(例如处理器、存储器和I/O子系统)，经由性能级别管理而控制的功率使用级别在所述实施例中被独立监视。诸如在功率管理单元18A中所并入的VRM从诸如服务处理器16A的服务处理器接收命令，以与对于处理器的所选操作频率一致地调整被供应至诸如应用处理器14A的应用处理器的电压。
在图1所示的本发明的实施例中，对于不同于当前标定性能级别的一个或多个标定性能级别预测功率使用。如上所述，对于其预测功率使用的性能级别可以是最大性能级别(即最大处理器频率和电压)，以便预测需求功率级别。为了以上目的，服务处理器存储器15A包含用于由服务处理器执行的程序指令，该程序指令从功率测量单元18A收集处理器子系统12A中的实际功率使用的样本，并构建回归模型，其中从该回归模型对于其他一个或多个标定性能级别计算当前环境条件和工作量的功率使用。可以显示得到的预测的功率使用值(一个或多个)，和/或将其提供给功率管理执行程序(一个或多个)，以便当设置最终确定被设置用于诸如处理子系统12A-12D的每个子系统或处理器的实际标定性能级别的功率预算时，可以调整预算的功率级别，以考虑实际功率使用和标定性能级别之间的关系。
现在参考图2，描述了根据本发明的实施例的大规模处理系统。每个包括诸如图1的机架服务器10的多个单元的多个服务器组耦接到主功率协调器(master power coordinator)22，其一般是作为图2的全部系统内的处理而存在的执行程序，并且可以在应用处理器14A的一个或多个上执行。对于每个服务器组20A-20C的预测的功率使用信息被提供给主功率协调器，并且性能控制命令被回设(set back)到服务器组20A-20C内的性能确定单元，比如电压/频率控制单元19。一般而言，来自较高级别的性能控制命令将以预算功率上限的形式，而不是实际性能控制值，并且将通过基于被分派给相应的子系统或处理器的功率预算来设置性能级别的诸如服务处理器16A的较低级别决策器(decision maker)来进行实际性能控制确定。然而，可替换地，或者在高于最低级别控制点的任何级别，可以通过用于多个最低级别单元的每个的算法和通过通信机构向下传送到诸如服务处理器16A的性能控制单元或者直接到电压/频率控制单元19的性能控制命令来确定性能级别。
现在参考图3，示出了根据本发明的实施例的方法。在间隔(interval)测量处理器或子系统的实际功率使用(步骤30)，和功率使用值与时间戳和性能状态(例如处理器频率和电压)信息一起被收集(步骤31)。随着性能状态在功率管理控制之下而变化，构建功率使用相对性能状态的回归模型(步骤32)。如果对于特定性能状态缺乏样本(决定33)，则可以暂时强制(force)对于其缺乏样本的状态(步骤34)，在所强制的性能状态处收集样本(步骤31)，并更新模型(步骤32)。然后，计算对于一个或多个不同的标定性能状态的功率使用(步骤35)，并且显示结果用于系统操作者使用，和/或将其提供给用于进行功率预算决定的功率管理执行(步骤36)。重复步骤30-36，直到系统(或测量处理)关闭(决定37)。
现在参考图4，图中示出了根据本发明的实施例的回归模型。根据最小平方线性回归把线拟合到曲线40和42，其表示实际功率使用相对性能级别的数据，在图中示为功率vs.有效处理器频率。在曲线40内的性能级别的范围内，在以最小电源电压操作处理器的同时，通过调制处理器时钟(例如跳过时钟周期)来控制有效处理器频率。在曲线42内的性能级别的范围内，通过改变实际处理器时钟频率并通过动态频率-电压缩放(DFVS)的核电源电压而控制有效处理器频率。使用对于曲线40和42的两范围逼近，提供了比诸如多项式拟合逼近的替换更精确的模型，在接近曲线40和42的交集/交叉的区域中，该多项式拟合逼近可能提供不精确的结果。曲线40和42的位置和形状随着工作量和诸如温度的环境条件而动态改变，因此，通过丢弃久于预定窗口功能的样本而获得曲线40和42中所显示的数据。还对样本过滤噪声，以便在曲线40和42上显示的点表示标定性能值的范围。为了获得对于特定标定性能值的功率使用，拟合曲线40和42的线可以用于对于规定的特定标定性能值推断(extrapolate)预测功率使用。
图5是图示提供输入到并图示上述技术的实时值的图。示出了沿着处理器核电压Vcore的几个采样时段上的处理器或子系统的有效频率Feff。尽管处理器核电压可以具有对应于系统内的不同设备(例如处理器)的多个值，但是为了图示目的，假设对于子系统内的每个设备，所有有效操作频率和核电压都是相同的。然而，可以对子系统内的每个处理器构建诸如图4所图示的模型并将其结合，或者可以将结合(例如平均)了子系统内的每个处理器的整体性能级别的标定性能级别表达为子系统的“有效(effective)频率”。在从t1到t2的时段期间，图示的处理器或子系统以最大性能级别操作。在从t2到t3的时段期间，由于功率预算要求和工作量功率使用增加，性能级别已经受限，并且从t3到t4的时段，性能仍然受限，并且由于增加的工作量要求，性能级别连续降低。从t4到t5的时段，工作量的实际功率使用已经下降到处理器或子系统的性能级别可以升高而不超过功率预算的点。在图中示出了通过本发明收集的在每个间隔上的实际功率使用Pactual，以及需求功率Pdemand，其对于每个间隔而变化。在t1到t2的时段期间，由于处理器或子系统操作最大性能，因此需求功率Pdemand基本等于实际功率使用Pactual。而且在t1到t2的时段期间，超过了预算功率值Pcap，致使处理器或子系统的频率和电压迅速倾斜下降。对于所有其他间隔，需求功率Pdemand大于实际功率使用Pactual，表示如果功率预算增加到在需求功率Pdemand或其以上的级别使得处理器或子系统将以其最大性能级别操作时将由处理器或子系统使用的功率。期望对其进行功率使用预测的不同于最大性能的规定性能级别将得到具有比需求功率Pdemand图低的预测功率值的图，但是一般将遵循相同的趋势，因为需求功率图反映这样的级别：对于该级别工作量可以使用可用功率。
尽管已经具体示出并参考其优选实施例描述了本发明，但是本领域技术人员将理解，不脱离本发明的精神和范围，可以做出形式上和细节上的前述和其他改变。

Claims (16)

1.一种对于与处理器或子系统的当前标定性能状态不同的具体标定性能状态预测所述处理器或子系统的功率使用的计算机执行的方法，所述方法包括：
对于所述处理器或子系统的多个控制的性能状态，收集在多个测量间隔上的实际功率使用的样本；
从所收集的样本构建把所述处理器或子系统的功率使用与所述控制的性能状态相关的实时模型；
根据所述模型，计算表示如果所述处理器或子系统被设置为以所述具体标定性能状态操作，所述处理器或子系统的预测的功率使用的至少一个功率使用值；以及
进行显示所述计算的结果或者与所述计算的结果一致地控制对于所述处理器或子系统的功率预算中的至少一个。
2.如权利要求1所述的计算机执行的方法，其中，所述构建实时模型包括：使用最近收集的对于所述模型中所包括的控制的性能状态的每个的一组样本，来计算对于所述控制的性能状态的实际功率消耗的回归。
3.如权利要求2所述的计算机执行的方法，其中，所述多个控制的性能状态包括与所述处理器或子系统的操作的时钟调制区域和所述处理器或子系统的操作的电压-频率缩放区域对应的性能状态，并且其中，在对于所述时钟调制区域和所述电压-频率缩放区域的每个的模型中使用单独的回归曲线。
4.如权利要求1所述的计算机执行的方法，还包括：
确定在一组收集的样本中，对于所述控制的性能状态的具体一个，是否可获得足够数量的样本；以及
响应于确定不可获得足够数量的样本，暂时强制所述处理器或子系统操作在所述控制的性能状态的所述具体一个中，其中所述收集响应于所述强制而收集用于所述具体控制的性能状态的样本。
5.如权利要求1所述的计算机执行的方法，其中，所述具体标定性能状态是所述处理器或子系统的最大性能操作状态，由此所述计算来计算所述处理器或子系统的需求功率。
6.如权利要求1所述的计算机执行的方法，其中，重复所述计算以计算表示对于多个规定的标定性能状态的预测的功率使用的功率使用值，并且其中所述显示显示多个计算的功率使用值或所述控制使用多个计算的功率使用值来控制所述功率预算。
7.如权利要求1所述的计算机执行的方法，其中，所述多个控制的性能状态包括所述处理器或子系统的操作的有效频率的范围，并且其中所述样本表示在相应的间隔上以及在所述相应的间隔期间的该操作的有效频率的范围所述处理器或子系统的平均功率消耗。
8.一种计算机系统，包括用于执行程序指令的、耦接到用于存储所述程序指令和数据的存储器的第一处理器，其中所述程序指令对于不同于第二处理器或子系统的当前标定性能状态的具体标定性能状态来预测所述第二处理器或子系统的功率使用，其中所述程序指令还包括用于以下的程序指令：
对于所述处理器或子系统的多个控制的性能状态，读取在多个测量间隔上的实际功率使用的样本；
从所收集的样本构建把所述第二处理器或子系统的功率使用与所述控制的性能状态相关的实时模型；
根据所述模型，计算表示如果所述第二处理器或子系统被设置为以所述具体标定性能状态操作，所述第二处理器或子系统的预测的功率使用的至少一个功率使用值；以及
进行显示所述计算的结果或者与所述计算的结果一致地控制对于所述第二处理器或子系统的功率预算的至少一个。
9.如权利要求8所述的计算机系统，其中所述第二处理器或子系统是所述第一处理器，其中所述第一处理器通过执行所述程序指令来计算其对于所述具体标定性能状态的预测的功率使用。
10.如权利要求8所述的计算机系统，其中，所述第一处理器是耦接到用于测量所述第二处理器或子系统的实际功率使用的功率测量单元的服务处理器，其中所述服务处理器还耦接到用于控制所述第二处理器或子系统的性能状态的性能控制单元，由此所述服务处理器通过执行所述程序指令来计算对于所述第二处理器或子系统的所述具体标定性能状态的预测的功率使用。
11.如权利要求8所述的计算机系统，其中，用于构建实时模型的所述程序指令包括用于使用最近收集的对于所述模型中所包括的控制的性能状态的每个的一组样本，来计算对于所述控制的性能状态的实际功率消耗的回归的程序指令。
12.如权利要求11所述的计算机系统，其中所述多个控制的性能状态包括与所述第二处理器或子系统的操作的时钟调制区域和所述第二处理器或子系统的操作的电压-频率缩放区域对应的性能状态，并且其中，在对于所述时钟调制区域和所述电压-频率缩放区域的每个的模型中使用单独的回归曲线。
13.如权利要求8所述的计算机系统，还包括用于以下的程序指令：
确定在一组收集的样本中，对于所述控制的性能状态的具体一个，是否可获得足够数量的样本；以及
响应于确定不可获得足够数量的样本，暂时强制所述第二处理器或子系统操作在所述控制的性能状态的具体一个中，其中所述程序指令用于读取响应于所述强制所收集的对于所述具体控制的性能状态的样本。
14.如权利要求8所述的计算机系统，其中所述具体标定性能状态是所述第二处理器或子系统的最大性能操作状态，由此所述计算来计算所述第二处理器或子系统的需求功率。
15.如权利要求8所述的计算机系统，还包括程序指令，用于重复执行所述计算的程序指令，以计算表示对于多个规定的标定性能状态的预测的功率使用的功率使用值，并且其中所述显示显示多个计算的功率使用值或所述控制使用多个计算的功率使用值来控制所述功率预算。
16.如权利要求8所述的计算机系统，其中所述多个控制的性能状态包括所述第二处理器或子系统的操作的有效频率的范围，并且其中所述样本表示在相应的间隔上以及在所述相应的间隔期间的操作的有效频率的范围所述第二处理器或子系统的平均功率消耗。
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