| Summary: | Uma das principais preocupações para construir a próxima geração de sistemas PAD é o consumo de energia. Para quebrar a barreira de exascale a comunidade científica precisa investigar alternativas que possam lidar com o problema de consumo de energia. Sistemas PAD atuais não se preocupam com energia e já consomem GigaWatts. Requisitos de consumo de energia restringirão fortemente sistemas futuros. Nesse contexto processadores de alta potência abrem espaço para novas arquiteturas. Duas arquiteturas surgem no contexto de PAD. A primeira arquitetura são as unidades de processamento gráfico (GPU), GPUs possuem vários núcleos de processamento, suportando milhares de threads simultâneas, se adaptando bem a aplicações massivamente paralelas. Hoje alguns dos melhores sistemas PAD possuem GPUs que demonstram um alto desempenho por um baixo consumo de energia para várias aplicações paralelas. A segunda arquitetura são os processadores de baixo consumo, processadores ARM estão melhorando seu desempenho e mantendo o menor consumo de energia possível. Como exemplo desse ganho, projetos como Mont-Blanc apostam no uso de ARM para construir um sistema PAD energeticamente eficiente. Este trabalho visa verificar o potencial dessas arquiteturas emergentes. Avaliamos essas arquiteturas e comparamos com a arquitetura mais comum encontrada nos sistemas PAD atuais. O principal objetivo é analisar o consumo de energia e o desempenho dessas arquiteturas no contexto de sistemas PAD. Portanto, benchmarks heterogêneos foram executados em todas as arquiteturas. Os resultados mostram que a arquitetura de GPU foi a mais rápida e a melhor em termos de consumo de energia. GPU foi pelo menos 5 vezes mais rápida e consumiu 18 vezes menos energia considerando todos os benchmarks testados. Também observamos que processadores de alta potência foram mais rápidos e consumiram menos energia, para tarefas com uma carga de trabalho leve, do que comparado com processadores de baixo consumo. Entretanto, para tarefas com carga de trabalho leve processadores de baixo consumo apresentaram um consumo de energia melhor. Concluímos que sistemas heterogêneos combinando GPUs e processadores de baixo consumo podem ser uma solução interessante para alcançar um eficiência energética superior. Apesar de processadores de baixo consumo apresentarem um pior consumo de energia para cargas de trabalho pesadas. O consumo de energia extremamente baixo durante o processamento é inferior ao consumo ocioso das demais arquiteturas. Portanto, combinando processadores de baixo consumo para gerenciar GPUs pode resultar em uma eficiência energética superior a sistemas que combinam processadores de alta potência com GPUs. === One of the main concerns to build the new generation of High Performance Computing (HPC) systems is energy consumption. To break the exascale barrier, the scientific community needs to investigate alternatives that cope with energy consumption. Current HPC systems are power hungry and are already consuming Megawatts of energy. Future exascale systems will be strongly constrained by their energy consumption requirements. Therefore, general purpose high power processors could be replaced by new architectures in HPC design. Two architectures emerge in the HPC context. The first architecture uses Graphic Processing Units (GPU). GPUs have many processing cores, supporting simultaneous execution of thousands of threads, adapting well to massively parallel applications. Today, top ranked HPC systems feature many GPUs, which present high processing speed at low energy consumption budget with various parallel applications. The second architecture uses Low Power Processors, such as ARM processors. They are improving the performance, while still aiming to keep the power consumption as low as possible. As an example of this performance gain, projects like Mont-Blanc bet on ARM to build energy efficient HPC systems. This work aims to verify the potential of these emerging architectures. We evaluate these architectures and compare them to the current most common HPC architecture, high power processors such as Intel. The main goal is to analyze the energy consumption and performance of these architectures in the HPC context. Therefore, heterogeneous HPC benchmarks were executed in the architectures. The results show that the GPU architecture is the fastest and the best in terms of energy efficiency. GPUs were at least 5 times faster while consuming 18 times less energy for all tested benchmarks. We also observed that high power processors are faster than low power processors and consume less energy for heavy-weight workloads. However, for light-weight workloads, low power processors presented a better energy efficiency. We conclude that heterogeneous systems combining GPUs and low power processors can be an interesting solution to achieve greater energy efficiency, although low power processors presented a worse energy efficiency for HPC workloads. Their extremely low power consumption during the processing of an application is less than the idle power of the other architectures. Therefore, combining low power processors with GPUs could result in an overall energy efficiency greater than high power processors combined with GPUs.
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