Die Energiekosten machen einen erheblichen Teil der Gesamtkosten von Simulationen im High-Performance Computing (HPC) aus. Eine Reduzierung des Energieverbrauchs führt zu einer Senkung der Kosten und korreliert zudem mit geringeren Treibhausgasemissionen. Angesichts des Klimawandels und steigender Energiekosten als drängende Probleme legen viele HPC-Zentren und Unternehmen großen Wert auf die Reduzierung des Energiever-brauchs. Diese Energieoptimierungen werden auf verschiedenen Ebenen durchgeführt, wie z.B. der Umstellung auf nachhaltige Energiequellen für das Computing oder der Minimierung
von Wärmeverlusten. In dieser Studie konzentrieren wir uns auf die Optimierung des Energieverbrauchs auf Knotenebene, indem der energieeffizienteste Algorithmus ausgewählt wird. Dies erfordert die Integration einer portablen Methode zur Energieverbrauchsmessung in ein Molekulardynamik-Simulationsframework. Daher stellen wir die Softwarebibliothek ”PMT: Power Measurement Toolkit” vor und erläutern, wie sie in die Knotenebene der auto-tuneden Partikelsimulationsbibliothek AutoPas integriert werden kann, um eine genaue
Messung des Energieverbrauchs auf verschiedenen Hardwareplattformen zu gewährleisten. Zusätzlich werden wir zeigen, dass in den meisten Fällen eine Reduzierung der Laufzeit mit einer Verringerung des Energieverbrauchs einhergeht. Abschließend präsentieren wir neue Energiemetriken, die verwendet werden können, um die Leistung auf verschiedenen Hardware-plattformen zu vergleichen, und heben eine Fallstudie zwischen AMD- und INTEL-basierten Clustern hervor.
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