En informática , el rendimiento por vatio es una medida de la eficiencia energética de una arquitectura o hardware de computadora en particular . Literalmente, mide la velocidad de cálculo que puede realizar una computadora por cada vatio de energía consumido. Esta tasa generalmente se mide 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 informática 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 potencia, porque el costo de alimentar la CPU supera el costo de la CPU misma. [2]
Las computadoras de los vuelos espaciales tienen límites estrictos sobre la potencia máxima disponible y también tienen requisitos estrictos sobre el rendimiento mínimo en tiempo real. Una relación entre la velocidad de procesamiento y la energía eléctrica requerida es más útil que la velocidad de procesamiento bruta. [3]
Las métricas de rendimiento y consumo de energía utilizadas dependen de la definición; 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 podría considerar solo la energía eléctrica entregada directamente a una máquina, mientras que otra podría incluir toda la energía necesaria para hacer funcionar una computadora, como los sistemas de enfriamiento y monitoreo. La medición de potencia suele ser la potencia promedio utilizada mientras se ejecuta el punto de referencia, pero se pueden emplear otras medidas de uso de energía (por ejemplo, potencia máxima, potencia inactiva).
Por ejemplo, la primera computadora UNIVAC I realizó aproximadamente 0,015 operaciones por vatio-segundo (realizando 1905 operaciones por segundo (OPS), mientras consumía 125 kW). El sistema de procesador vectorial / VLIW FR-V de Fujitsu en un chip en la variante de 4 núcleos FR550 lanzado 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 supone una mejora de más de un billón de veces en 54 años.
La mayor parte de la energía que utiliza una computadora se convierte en calor, por lo que un sistema que requiere menos vatios para realizar un trabajo requerirá menos enfriamiento para mantener una temperatura de funcionamiento determinada . La reducción de las demandas de refrigeración hace que sea más fácil silenciar una computadora . Un menor consumo de energía también puede hacer que su funcionamiento sea menos costoso y reducir el impacto ambiental de alimentar la computadora (consulte informática ecológica ). Si se instala donde hay un control climático limitado , una computadora de menor potencia funcionará a una temperatura más baja, lo que puede hacerla más confiable. En un entorno con clima controlado, las reducciones en el uso directo de energía también pueden generar ahorros en energía de control climático.
El consumo de energía informática a veces también se mide informando la energía necesaria para ejecutar un punto de referencia en particular, por ejemplo EEMBC EnergyBench. Las cifras de consumo de energía para una carga de trabajo estándar pueden hacer que sea más fácil juzgar el efecto de una mejora en la eficiencia energética .
El rendimiento (en operaciones/segundo) por vatio también se puede escribir como operaciones/vatio-segundo u operaciones/julio, ya que 1 vatio = 1 julio/segundo.
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 generalmente se aplica a la computación científica y a simulaciones que involucran muchos cálculos de punto flotante .
En junio de 2016 [actualizar], la lista Green500 califica a las dos supercomputadoras más eficientes como las más altas (ambas se basan en el mismo acelerador de muchos núcleos, tecnología japonesa PEZY-SCnp, además de los procesadores Intel Xeon), ambas en RIKEN , la mejor con 6673,8 MFLOPS/vatio; y el tercer clasificado es el Sunway TaihuLight de tecnología china (una máquina mucho más grande, que ocupa el segundo lugar en TOP500 , los demás no están en esa lista) con 6051,3 MFLOPS/vatio. [6]
En junio de 2012, la lista Green500 calificó 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, 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 de 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 integrado es de 80 núcleos y afirma 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] mientras que más tarde anunciaron 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 de gráficos (GPU) han seguido aumentando en el uso de energía, mientras que los diseñadores de CPU se han centrado recientemente 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 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 tareas menos exigentes. [20]
Con las GPU modernas, el uso de energía es una limitación importante en las capacidades computacionales máximas que se pueden lograr. Los diseños de GPU suelen ser altamente escalables, lo que permite al fabricante colocar varios chips en la misma tarjeta de video o usar varias tarjetas de video que funcionan en paralelo. El rendimiento máximo de cualquier sistema está esencialmente limitado 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 absolutos de energía también son importantes. Las afirmaciones de rendimiento mejorado por vatio pueden usarse para enmascarar las crecientes demandas de energía. 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]
Es posible que los puntos de referencia que miden la potencia bajo cargas pesadas no reflejen adecuadamente la eficiencia típica. Por ejemplo, 3DMark enfatiza el rendimiento 3D de una GPU, pero muchas computadoras pasan la mayor parte de su tiempo realizando tareas de visualización menos intensas (inactivas, tareas 2D, visualización de video). Por lo tanto, la eficiencia 2D o inactiva del sistema de gráficos puede ser al menos tan importante para la eficiencia energética general. Del mismo modo, los sistemas que pasan gran parte de su tiempo en espera o apagados no se caracterizan adecuadamente solo por su 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 al aumentar la temperatura, por lo que la potencia utilizada puede aumentar con la temperatura. Las fuentes de alimentación, las placas base y algunas tarjetas de video son algunos de los subsistemas afectados por esto. Por lo tanto, su consumo de energía puede depender de la temperatura, y se debe tener en cuenta la temperatura o la dependencia de la temperatura al realizar la medición. [24] [25]
El rendimiento por vatio tampoco suele incluir los costos del ciclo de vida completo . Dado que la fabricación de computadoras consume mucha energía y las computadoras a menudo tienen una vida útil relativamente corta, la energía y los materiales involucrados en la producción, distribución, eliminación y reciclaje a menudo representan porciones significativas de su costo, uso de energía e impacto ambiental. [26] [27]
La energía necesaria para el control climático del entorno del ordenador a menudo no se 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 potencia y espacio:
Donde el rendimiento se mide mediante cualquier punto de referencia apropiado y el espacio es el tamaño de la computadora. [29]
La reducción de potencia, masa y volumen también es importante para las computadoras de los 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.
realizando 376 millones de cálculos por cada vatio de electricidad utilizado.
