En informática , el rendimiento por vatio es una medida de la eficiencia energética de una arquitectura informática o hardware informático en particular . Literalmente, mide la tasa de computación que puede entregar una computadora por cada vatio de energía consumida. Esta tasa se mide típicamente por el rendimiento en el punto de referencia LINPACK cuando se intenta comparar entre sistemas informáticos: un ejemplo que utiliza esto es la lista Green500 de supercomputadoras. Se ha sugerido que el rendimiento por vatio es una medida de computación más sostenible que la Ley de Moore . [1]
Los diseñadores de sistemas que construyen computadoras paralelas , como el hardware de Google , eligen las CPU en función de su rendimiento por vatio de energía, porque el costo de alimentar la CPU supera el costo de la CPU en sí. [2]
Las computadoras para vuelos espaciales tienen límites estrictos en cuanto a la potencia máxima disponible y también requisitos estrictos en cuanto al rendimiento mínimo en tiempo real. Una relación entre la velocidad de procesamiento y la potencia eléctrica requerida es más útil que la velocidad de procesamiento en bruto. [3]
Las métricas de rendimiento y consumo de energía utilizadas dependen de la definición; las medidas razonables de rendimiento son FLOPS , MIPS o la puntuación de cualquier punto de referencia de rendimiento . Se pueden emplear varias medidas de uso de energía, según los propósitos de la métrica; por ejemplo, una métrica puede considerar solo la energía eléctrica suministrada a una máquina directamente, mientras que otra puede incluir toda la energía necesaria para hacer funcionar una computadora, como los sistemas de enfriamiento y monitoreo. La medición de energía es a menudo la energía promedio utilizada mientras se ejecuta el punto de referencia, pero se pueden emplear otras medidas de uso de energía (por ejemplo, potencia máxima, energía inactiva).
Por ejemplo, la primera computadora UNIVAC I realizaba aproximadamente 0,015 operaciones por vatio-segundo (realizando 1.905 operaciones por segundo (OPS), mientras que consumía 125 kW). El sistema de procesador vectorial / VLIW Fujitsu FR-V en un chip en la variante de 4 núcleos FR550 lanzada en 2005 realiza 51 Giga-OPS con 3 vatios de consumo de energía, lo que resulta en 17 mil millones de operaciones por vatio-segundo. [4] [5] Esto es una mejora de más de un billón de veces en 54 años.
La mayor parte de la energía que utiliza un ordenador se convierte en calor, por lo que un sistema que consume menos vatios para realizar un trabajo requerirá menos refrigeración para mantener una temperatura de funcionamiento determinada . La reducción de las demandas de refrigeración hace que sea más fácil silenciar un ordenador . Un menor consumo de energía también puede hacer que su funcionamiento sea menos costoso y reducir el impacto medioambiental de la alimentación del ordenador (véase computación ecológica ). Si se instala en un lugar con un control climático limitado , un ordenador de menor consumo funcionará a una temperatura más baja, lo que puede hacerlo más fiable. En un entorno con clima controlado, las reducciones en el uso directo de energía también pueden generar ahorros en la energía de control climático.
El consumo de energía en los cálculos también se mide a veces informando la energía necesaria para ejecutar un parámetro de referencia en particular, por ejemplo, EEMBC EnergyBench. Las cifras de consumo de energía para una carga de trabajo estándar pueden facilitar la evaluación del efecto de una mejora en la eficiencia energética .
Cuando el rendimiento se define como operaciones/segundo , entonces el rendimiento por vatio se puede escribir como operaciones/vatio-segundo . Dado que un vatio es uno joule/segundo , entonces el rendimiento por vatio también se puede escribir como operaciones/joule .
FLOPS por vatio es una medida común. Al igual que la métrica FLOPS ( operaciones de punto flotante por segundo) en la que se basa, la métrica se aplica generalmente a la computación científica y a las simulaciones que implican muchos cálculos de punto flotante .
A junio de 2016 [actualizar], la lista Green500 clasifica más alto a las dos supercomputadoras más eficientes (ambas basadas en la misma tecnología japonesa del acelerador multinúcleo PEZY-SCnp además de procesadores Intel Xeon), ambas en RIKEN , la primera con 6673,8 MFLOPS/vatio; y la tercera clasificada es la Sunway TaihuLight de tecnología china (una máquina mucho más grande, que ocupa el segundo lugar en la lista TOP500 , las otras no están en esa lista) con 6051,3 MFLOPS/vatio. [6]
En junio de 2012, la lista Green500 clasificó a BlueGene/Q, Power BQC 16C como la supercomputadora más eficiente del TOP500 en términos de FLOPS por vatio, funcionando a 2100,88 MFLOPS/vatio. [7]
En noviembre de 2010, la máquina IBM Blue Gene/Q alcanzó 1.684 MFLOPS/vatio. [8] [9]
El 9 de junio de 2008, la CNN informó que la supercomputadora Roadrunner de IBM alcanza 376 MFLOPS/vatio. [10] [11]
Como parte del proyecto de investigación Intel Tera-Scale , el equipo produjo una CPU de 80 núcleos que puede alcanzar más de 16 000 MFLOPS/vatio. [12] [13] El futuro de esa CPU no es seguro.
Microwulf, un clúster Beowulf de escritorio de bajo costo compuesto por cuatro computadoras Athlon 64 X2 3800+ de doble núcleo , funciona a 58 MFLOPS/vatio. [14]
Kalray ha desarrollado una CPU VLIW de 256 núcleos que alcanza 25 000 MFLOPS/vatio. Se espera que la próxima generación alcance 75 000 MFLOPS/vatio. [15] Sin embargo, en 2019 su último chip para sistemas integrados tiene 80 núcleos y afirma alcanzar hasta 4 TFLOPS a 20 W. [16]
Adapteva anunció el Epiphany V , un procesador RISC de 64 bits y 1024 núcleos destinado a alcanzar 75 GFLOPS/vatio, [17] [18] aunque más tarde anunció que era "poco probable" que el Epiphany V estuviera disponible como producto comercial.
La patente estadounidense 10.020.436, de julio de 2018, reclama tres intervalos de 100, 300 y 600 GFLOPS/vatio.
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) han seguido aumentando su consumo de energía, mientras que los diseñadores de CPU se han centrado recientemente [¿ cuándo? ] en mejorar el rendimiento por vatio. Las GPU de alto rendimiento pueden consumir una gran cantidad de energía, por lo que se requieren técnicas inteligentes para gestionar el consumo de energía de la GPU. Medidas como la puntuación por vatio de 3DMark2006 pueden ayudar a identificar las GPU más eficientes. [19] Sin embargo, es posible que esto no incorpore adecuadamente la eficiencia en el uso típico, donde se dedica mucho tiempo a realizar tareas menos exigentes. [20]
En el caso de las GPU modernas, el consumo de energía es una limitación importante para las capacidades computacionales máximas que se pueden lograr. Los diseños de GPU suelen ser muy escalables, lo que permite al fabricante colocar varios chips en la misma tarjeta de video o utilizar varias tarjetas de video que funcionen en paralelo. El rendimiento máximo de cualquier sistema está limitado esencialmente por la cantidad de energía que puede consumir y la cantidad de calor que puede disipar. En consecuencia, el rendimiento por vatio de un diseño de GPU se traduce directamente en el rendimiento máximo de un sistema que utiliza ese diseño.
Dado que las GPU también se pueden utilizar para algunos cálculos de propósito general , a veces su rendimiento se mide en términos que también se aplican a las CPU, como FLOPS por vatio.
Si bien el rendimiento por vatio es útil, los requisitos de potencia absoluta también son importantes. Las afirmaciones de un mejor rendimiento por vatio pueden utilizarse para enmascarar demandas de potencia cada vez mayores. Por ejemplo, aunque las arquitecturas de GPU de nueva generación pueden proporcionar un mejor rendimiento por vatio, los aumentos continuos del rendimiento pueden anular las ganancias en eficiencia y las GPU continúan consumiendo grandes cantidades de energía. [22]
Los puntos de referencia que miden la potencia bajo carga pesada pueden no reflejar adecuadamente la eficiencia típica. Por ejemplo, 3DMark enfatiza el rendimiento 3D de una GPU, pero muchos equipos pasan la mayor parte del tiempo realizando tareas de visualización menos intensas (inactividad, tareas 2D, visualización de video). Por lo tanto, la eficiencia 2D o inactiva del sistema gráfico puede ser al menos tan significativa para la eficiencia energética general. Del mismo modo, los sistemas que pasan gran parte de su tiempo en modo de espera o apagado suave no se caracterizan adecuadamente solo por la eficiencia bajo carga. Para ayudar a abordar esto, algunos puntos de referencia, como SPECpower , incluyen mediciones en una serie de niveles de carga. [23]
La eficiencia de algunos componentes eléctricos, como los reguladores de voltaje , disminuye con el aumento de la temperatura, por lo que la potencia utilizada puede aumentar con la temperatura. Las fuentes de alimentación, las placas base y algunas tarjetas de vídeo son algunos de los subsistemas afectados por esto. Por lo tanto, su consumo de energía puede depender de la temperatura, y la temperatura o la dependencia de la temperatura deben tenerse en cuenta al realizar la medición. [24] [25]
El rendimiento por vatio tampoco suele incluir los costes de todo el ciclo de vida . Dado que la fabricación de ordenadores consume mucha energía y estos suelen tener una vida útil relativamente corta, la energía y los materiales implicados en la producción, distribución, eliminación y reciclaje suelen representar una parte importante de su coste, consumo energético e impacto medioambiental. [26] [27]
La energía necesaria para controlar el clima del entorno del ordenador a menudo no se tiene en cuenta en el cálculo de potencia, pero puede ser significativa. [28]
SWaP (espacio, potencia y rendimiento) es una métrica de Sun Microsystems para centros de datos , que incorpora energía y espacio:
Donde el rendimiento se mide mediante un parámetro de referencia adecuado y el espacio es el tamaño de la computadora. [29]
La reducción de potencia, masa y volumen también es importante para las computadoras de vuelos espaciales. [3]
IBM... sistema BlueGene/Q... estableciendo un récord en eficiencia energética con un valor de 1.680 Mflops/vatio, más del doble que el siguiente mejor sistema.
Realiza 376 millones de cálculos por cada vatio de electricidad utilizado.
