ワット当たりの性能

コンピューティングにおいて、ワットあたりの性能は、特定のコンピュータアーキテクチャまたはコンピュータハードウェアのエネルギー効率の尺度です。文字通り、消費電力1ワットあたりにコンピュータが実行できる計算速度を測定します。この速度は、コンピューティングシステムを比較する場合に通常、 LINPACKベンチマークのパフォーマンスで測定されます。これを使用した例としては、スーパーコンピュータのGreen500リストがあります。ワットあたりの性能は、ムーアの法則よりも持続可能なコンピューティングの尺度であると示唆されています。^[1]

Googleのハードウェアのような並列コンピュータを構築するシステム設計者は、CPUの電力コストがCPU自体のコストを上回るため、ワットあたりのパフォーマンスに基づいてCPUを選択します。^[2]

宇宙飛行用コンピュータには、利用可能な最大電力に厳しい制限があり、また、最低限のリアルタイム性能にも厳しい要件があります。処理速度と必要な電力の比率は、純粋な処理速度よりも有用です。^[3]

使用されるパフォーマンスおよび電力消費の測定基準は定義によって異なります。パフォーマンスの適切な測定基準は、 FLOPS、MIPS 、またはパフォーマンス ベンチマークのスコアです。測定基準の目的に応じて、電力使用量の複数の測定基準が採用される場合があります。たとえば、ある測定基準ではマシンに直接供給される電力のみを考慮しますが、別の測定基準では冷却や監視システムなど、コンピューターを稼働させるために必要なすべての電力が考慮される場合があります。電力測定は、ベンチマークの実行中に使用される平均電力であることが多いですが、他の電力使用量の測定基準 (ピーク電力、アイドル電力など) が採用される場合もあります。

例えば、初期のUNIVAC Iコンピュータは、ワット秒あたり約0.015回の演算を実行しました（1秒あたり1,905回の演算（OPS）を実行しながら、125kWを消費しました）。 2005年にリリースされた4つのFR550コアバリアントのチップ上の富士通 FR-V VLIW /ベクトルプロセッサ システムは、3ワットの消費電力で51ギガOPSを実行し、ワット秒あたり170億回の演算を実現します。^{[4] [5]}これは、54年間で1兆倍以上の改善です。

コンピュータが使用する電力のほとんどは熱に変換されるため、ジョブを実行するのに必要なワット数が少ないシステムでは、所定の動作温度を維持するために必要な冷却が少なくなります。冷却の必要性が減ると、コンピュータを静かにすることが容易になります。エネルギー消費が少ないと、運用コストも減り、コンピュータの電源供給による環境への影響も減ります (グリーン コンピューティングを参照)。温度管理が限られている場所に設置した場合、低電力のコンピュータはより低い温度で動作するため、信頼性が高くなる可能性があります。温度管理された環境では、直接的な電力使用が減ることで、温度管理エネルギーも節約できます。

コンピューティングのエネルギー消費は、 EEMBC EnergyBenchなどの特定のベンチマークを実行するために必要なエネルギーを報告することによって測定されることもあります。標準的なワークロードのエネルギー消費数値により、エネルギー効率の改善効果を判断しやすくなります。

パフォーマンスが次のように定義される場合⁠操作/2番⁠の場合、ワットあたりの性能は次のように表すことができます⁠操作/ワット秒⁠。1ワットは1なので⁠ジュール/2番⁠の場合、ワットあたりの性能は次のようにも表すことができます⁠操作/ジュール⁠ .

ワットあたりの FLOPS は一般的な測定単位です。この測定単位のベースとなるFLOPS ( 1 秒あたりの浮動小数点演算数) 測定単位と同様に、この測定単位は通常、多くの浮動小数点計算を伴う科学計算やシミュレーションに適用されます。

2016年6月現在^{[アップデート]}、Green500リストは、最も効率的なスーパーコンピュータ2台を最高評価しています。これらは両方とも、Intel Xeonプロセッサに加えて、同じ日本のメニーコアアクセラレータPEZY-SCnpテクノロジに基づいています。両方とも理化学研究所にあり、トップのものは6673.8 MFLOPS/ワットです。3位は中国の技術によるSunway TaihuLight（はるかに大きなマシンで、TOP500で2位にランクされていますが、他のマシンはそのリストに載っていません）で、6051.3 MFLOPS/ワットです。^[6]

2012年6月、Green500リストはBlueGene/Q、Power BQC 16CをワットあたりのFLOPSでTOP500で最も効率的なスーパーコンピュータとして評価し、2,100.88 MFLOPS/ワットで動作しました。^[7]

2010年11月、IBMのマシンBlue Gene/Qは1,684MFLOPS/ワットを達成した。^{[8] [9]}

2008年6月9日、CNNはIBMのロードランナースーパーコンピュータが376MFLOPS/ワットを達成したと報じた。^{[10] [11]}

インテルテラスケール研究プロジェクトの一環として、チームは1ワットあたり16,000MFLOPSを超える性能を達成できる80コアCPUを開発しました。^{[12] [13]}このCPUの将来は定かではありません。

Microwulfは、デュアルコアAthlon 64 X2 3800+コンピュータ4台で構成される低コストのデスクトップBeowulfクラスタであり、58MFLOPS/ワットで動作します。^[14]

Kalrayは256コアのVLIW CPUを開発し、25,000 MFLOPS/ワットを達成しました。次世代では75,000 MFLOPS/ワットを達成すると予想されています。^[15]しかし、2019年の最新の組み込み用チップは80コアで、20Wで最大4 TFLOPSを実現していると主張しています。^[16]

アダプテバは、1024コアの64ビットRISCプロセッサで75GFLOPS/ワットを実現するEpiphany Vを発表したが、 ^{[17] [18]}、後にEpiphany Vが商用製品として利用可能になる可能性は「低い」と発表した。

2018 年 7 月の米国特許 10,020,436 では、100、300、600 GFLOPS/ワットの 3 つの範囲が主張されています。

グラフィックス プロセッシング ユニット(GPU) のエネルギー使用量は増加し続けており、CPU 設計者は最近^{[いつ? ]}ワットあたりのパフォーマンスの向上に重点を置いています。高性能 GPU は大量の電力を消費する可能性があるため、GPU の電力消費を管理するにはインテリジェントな手法が必要です。3DMark2006のワットあたりのスコアなどの指標は、より効率的な GPU を識別するのに役立ちます。^[19]ただし、通常の使用では、それほど負荷のかからないタスクに多くの時間を費やすため、効率が十分に考慮されていない可能性があります。^[20]

最新の GPU では、エネルギー使用量が、達成可能な最大の計算能力に対する重要な制約となります。GPU 設計は通常、非常にスケーラブルであるため、メーカーは同じビデオ カードに複数のチップを配置したり、並列に動作する複数のビデオ カードを使用したりすることができます。システムのピーク パフォーマンスは、基本的に、引き出すことができる電力量と放散できる熱量によって制限されます。したがって、GPU 設計のワットあたりのパフォーマンスは、その設計を使用するシステムのピーク パフォーマンスに直接反映されます。

GPU は汎用計算にも使用されることがあるため、そのパフォーマンスは、ワットあたりの FLOPS など、CPU にも適用される基準で測定されることがあります。

ワットあたりの性能は有用ですが、絶対的な電力要件も重要です。ワットあたりの性能向上の主張は、増大する電力需要を隠すために使用される可能性があります。たとえば、新しい世代のGPUアーキテクチャはワットあたりの性能が向上する可能性がありますが、継続的な性能向上は効率の向上を打ち消す可能性があり、GPUは大量の電力を消費し続けます。^[22]

高負荷時の電力を測定するベンチマークは、一般的な効率性を適切に反映していない可能性があります。たとえば、3DMark は GPU の 3D パフォーマンスを重視しますが、多くのコンピューターはほとんどの時間をそれほど負荷の高くない表示タスク (アイドル、2D タスク、ビデオの表示) に費やしています。そのため、グラフィックス システムの 2D またはアイドル効率は、全体的なエネルギー効率にとって少なくとも同じくらい重要です。同様に、スタンバイまたはソフト オフに多くの時間を費やすシステムは、負荷時の効率性だけでは十分に特徴付けられません。この問題に対処するために、SPECpowerなどの一部のベンチマークには、一連の負荷レベルでの測定が含まれています。^[23]

電圧レギュレータなどの一部の電気部品の効率は温度の上昇とともに低下するため、消費電力は温度とともに増加する可能性があります。電源、マザーボード、一部のビデオカードは、これに影響を受けるサブシステムの一部です。そのため、それらの消費電力は温度に依存する可能性があり、測定時には温度または温度依存性に注意する必要があります。^{[24] [25]}

ワットあたりの性能には通常、ライフサイクル全体のコストは含まれていません。コンピュータの製造には大量のエネルギーが必要であり、コンピュータの寿命は比較的短いことが多いため、生産、流通、廃棄、リサイクルに関わるエネルギーと材料が、コスト、エネルギー使用量、環境への影響の大きな部分を占めることが多いのです。^{[26] [27]}

コンピュータの周囲の環境を制御するために必要なエネルギーはワット数の計算には含まれないことが多いが、かなりの量になる可能性がある。^[28]

SWaP (スペース、ワット数、パフォーマンス) は、電力とスペースを組み込んだ、 Sun Microsystemsのデータ センターの指標です。

${\displaystyle \mathrm {SWaP} ={\frac {\mathrm {Performance} }{\mathrm {Space} \cdot \mathrm {Power} }}}$

パフォーマンスは適切なベンチマークによって測定され、スペースはコンピュータのサイズです。^[29]

宇宙飛行用コンピュータでは、電力、質量、体積の削減も重要です。^[3]

エネルギー効率ベンチマーク

• 平均CPUパワー（ACP） – いくつかの標準ベンチマークを実行したときの消費電力の測定値
• EEMBC  – エネルギーベンチ
• SPECpower  – Java を実行する Web サーバーのベンチマーク (サーバー側 Java 操作数/ジュール)

他の

• データセンター インフラストラクチャ効率(DCIE)
• エネルギー比例計算
• ITエネルギー管理
• クーミーの法則
• ランダウアーの原理
• 低電力電子機器
• 電力使用効率（PUE）
• プロセッサの消費電力

• Wu-Chun Feng (2003 年 10 月)。「効率的なスーパーコンピューティングのケース作成」。ACM Queue . 1 (7)。
• Kirk W. Cameron (2013 年 11 月)。「HPC の電力効率と Green500」。HPC Wire . 27 (11)。
• Wu-Chun Feng および Kirk W. Cameron (2007 年 12 月)。「The Green500 List: 持続可能なスーパーコンピューティングの促進」IEEE Computer . 40 (12)。

• グリーン500