# Une comparaison expérimentale de wattmètres logiciels :
focus sur le CPU

Vladimir Ostapenco, Laurent Lefèvre, Anne-Cécile Orgerie, Benjamin Fichel

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Vladimir Ostapenco, Laurent Lefèvre, Anne-Cécile Orgerie, Benjamin Fichel. Une comparaison expérimentale de wattmètres logiciels: focus sur le CPU. COMPAS 2022, Jul 2022, Amiens, France. hal-03946331

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Submitted on 19 Jan 2023

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# Une comparaison expérimentale de wattmètres logiciels : focus sur le CPU

Ostapenco Vladimir<fnref n="1" />, Laurent Lefevre <fnref n="1" />, Anne-Cécile Orgerie <fnref n="2" />, Benjamin Fichel <fnref n="3" />

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

OVHcloud

## Contexte

* L'augmentation considérable de l'utilisation des technologies de l'information et de communication (TIC)
* Selon le Shift Project <fnref n="1" />
  * La demande énergétique des activités numériques en 2019 était de 6%
  * L'augmentation de 6.2% par an (2015 -> 2019)
  * Les émissions mondiales de gaz à effet de serre en 2019 étaient de 3,5% (+ que l'aviation civile)
* Les centres de données et les services cloud sont au centre de cette croissance
* Afin d'améliorer leur efficacité énergétique, la possibilité de mesurer la consommation énergétique du matériel et des logiciels est une exigence importante

## Wattmètres logiciels (CPU)

* PowerAPI ⁴ avec SmartWatts
* Scaphandre ⁵
* Energy Scope ⁶

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3. Corrélation avec le wattmètre physique</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Tableau 1. Tableau comparatif</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>Wattmètre</th><th>PowerAPI (SmartWatts)</th><th>Scaphandre</th><th>Energy Scope</th></tr></thead><tbody><tr><td>Année de sortie</td><td></td><td>2013 (2019)</td><td>2020</td><td>2021</td></tr><tr><td>Granularité</td><td>Machine</td><td>CPU, RAM, Process</td><td>CPU, RAM, Process</td><td>CPU, RAM, GPU</td></tr><tr><td>Support de virtualisation</td><td>Non applicable</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Technologie hardware utilisée</td><td>Non applicable</td><td>RAPL</td><td>RAPL</td><td>RAPL, NVML</td></tr><tr><td>Modèle d'estimation utilisé (processus)</td><td>Non applicable</td><td>Régression Ridge</td><td>Utilisation du CPU</td><td>Non applicable</td></tr><tr><td>Nombre maximale de processus estimés</td><td>Non applicable</td><td>Moins de 6</td><td>Plus de 200</td><td>Non applicable</td></tr><tr><td>Fréquence d'acquisition maximale (Hz)</td><td>50</td><td>20</td><td>0.5</td><td>50</td></tr><tr><td>Estimation en temps réel</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Flexibilité de configuration</td><td>Non applicable</td><td>Très bonne</td><td>Très bonne</td><td>Bonne</td></tr><tr><td>Disponibilité du code source</td><td>Non applicable</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Facilité d'installation et d'utilisation</td><td>Très compliqué</td><td>Compliqué</td><td>Moyenne</td><td>Simple</td></tr><tr><td>Formats de sortie</td><td>HTTP Endpoint</td><td>MongoDB, InfluxDB, CSV, Socket, File, Prometheus</td><td>Prometheus, Riemann, Warp10, JSON, STDOUT</td><td>JSON</td></tr></tbody></table>

## Wattmètres matériels

Le moyen le plus précis pour mesurer la consommation énergétique d'un serveur

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

* Précis et utilisés depuis longtemps

* Difficiles à mettre en place à grande échelle et peuvent être coûteux

* Capables de mesurer uniquement la consommation globale du serveur

* Sans détails de consommation à la finesse d'un composant serveur, d'un processus, d'une machine virtuelle ou d'un conteneur

## Étude comparative expérimentale

### Différents critères considérés

* Compatibilité matérielle

* Technologies sous-jacentes utilisées

* Intrusivité

* Modèles d'estimation utilisés

* Qualité de la documentation

* Qualité de l'estimation

* Leurs points forts et leurs limites

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 2. Profilage de puissance</figcaption></figure>

## Interfaces internes

- Intel RAPL

- Nvidia NVML

* Fournissent des informations sur la consommation énergétique des différents composants (CPU, RAM et GPU)

* Disponibles sur la quasi-totalité des serveurs récents

* Les valeurs données par ces interfaces ont une bonne précision<fnref n="2" /> <fnref n="3" />

* Donnent la consommation uniquement du CPU, de la RAM et du GPU

* L'utilisation directe de ces interfaces est relativement compliquée

## Méthode d'évaluation

**Environnement** - Grid'5000 ⁷ - Cluster Gemini Lyon

* 2 CPUs Intel Xeon E5-2698 v4 – 20 cœurs/CPU

* 8 GPU Nvidia Tesla V100 (32Gib)

* Disponibilité des wattmètres physiques

* Disponibilité des données de consommation avec BMC (Contrôleur de gestion de la carte mère)

**Benchmarks** - NAS Parallel Benchmarks (NPB) ⁹

* Embarrassingly Parallel (EP) - CPU

* Multi-Grid on a sequence of meshes (MG) - RAM

* Lower-Upper Gauss-Seidel solver (LU) - CPU+RAM

## Contact

Vladimir Ostapenco
Univ Lyon, EnsL, UCBL, CNRS, Inria, LIP

Email: vladimir.ostapenco@inria.fr

Ce travail est réalisé en collaboration avec Mathilde Jay

## References

1. The Shift Project: IMPACT ENVIRONNEMENTAL DU NUMÉRIQUE: TENDANCES À 5 ANS ET GOUVERNANCE DE LA 5G. page 47, Mars 2021

2. D. Hackenberg et al, "An Energy Efficiency Feature Survey of the Intel Haswell Processor," in IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshop, (Hyderabad, India), pp. 896-904, May 2015.

3. Y. Arafa et al., "Verified instruction-level energy consumption measurement for NVIDIA GPUs," in ACM International Conference on Computing Frontiers, pp. 60-70, 2020.

4. A. Bourdon et al., "PowerAPI: A Software Library to Monitor the Energy Consumed at the Process-Level," ERCIM News, vol. 92, pp. 43-44, Jan. 2013. https://powerapi-ng.github.io

5. B. Petit, "Scaphandre: A monitoring agent, dedicated to energy consumption metrics." https://github.com/hubblo-org/scaphandre

6. H. Matthieu, "Energy Scope: A software package to do energy measurements and to identify energy profile of HPC codes." https://sed-bso.gitlabpages.inria.fr/datacenter/energy_scope.html

7. D. Balouek et al., "Adding virtualization capabilities to the Grid'5000 testbed," vol. 367, pp. 3-20, 2013

8. D. Bailey et al., "The NAS Parallel Benchmarks," RNR Technical Report, p. 79, 1994

<footnote n="1">¹ Univ Lyon, EnsL, UCBL, CNRS, Inria, LIP</footnote>

<footnote n="2">² Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA</footnote>

<footnote n="3">³ OVHcloud</footnote>