DE112007001215B4 - Vorhersage der Leistungsnutzung von Rechenplattformspeicher - Google Patents
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Abstract
Ein Verfahren, umfassend: Implementieren wenigstens eines statistischen Vorhersagemodells zum Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung und Reduzieren von Leistungsverbrauch für eine Rechenplattform, wobei das Implementieren umfasst: Bestimmen eines Konfigurationsparameters für die Rechenplattform, indem Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, bestimmt werden; Identifizieren eines Betriebsparameters, der mit wenigstens einem der Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, assoziiert ist; Überwachen des Betriebsparameters der Rechenplattform während einer Laufzeit der Rechenplattform, indem wenigstens eine Speichertabelle oder ein Speicherregister, das durch das Betriebsmittel der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform aktualisiert wird, inspiziert wird; und Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform anhand des bestimmten Konfigurationsparameters und des überwachten Betriebsparameters; und Überführen eines gegenwärtigen Leistungszustands wenigstens eines Speichermoduls, das auf der Rechenplattform liegt, in einen aus einer Vielzahl von Leistungszuständen, wobei Überführen des gegenwärtigen Leistungszustands, wenigstens zum Teil auf einer statistischen Vorhersage der Speicherleistungsnutzung basiert, die aus dem Konfigurationsparameter und dem überwachten Betriebsparameter bestimmt wurde.
Description
- HINTERGRUND
- Stromverbrauch und Kühlungsbedingungen sind typische Herausforderungen, denen in einer Rechenplattformbetriebsumgebung begegnet wird. Diese Herausforderungen steigern sich in einem typischen Telekommunikationsnetzwerk oder Datencenter, wo eine Vielzahl von Rechenplattformen (bspw. in einem Rack, Schrank, etc.) eingesetzt werden. Es wird konstanter Druck auf Serviceprovider und Datencenteradministratoren ausgeübt, um die Gesamtkosten (total cost of ownership) für diese Anwendungen zu reduzieren und gleichwohl die Leistung zu steigern. Dies kann zu einer höheren Dichte von Bearbeitungselementen auf einer Rechenplattform und/oder auf Rackebene führen, um Leistung zu steigern. Das Minimieren von Leistungsverbrauch ist ein wichtiges Ziel für Serviceprovider und Datencenteradministratoren, um die Kosten von Energierechnungen und Gesamtkosten gering zu halten.
- In
US 2003/0204758 A1 - Die der vorliegenden Erfindung zugrundeliegenden Aufgabe besteht darin, Strom zu sparen.
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1 ist eine Darstellung von Elementen einer beispielhaften Rechenplattform; -
2 zeigt ein Blockdiagramm einer beispielhaften Speicherleistungsnutzungs-(Memory Power Utilization(MPU))-Steuerungsarchitektur; -
3 ist eine Darstellung von Elementen des MPU-Managers, um ein beispielhaftes statistisches Vorhersagemodul zu implementieren; -
4 zeigt eine Tabelle, um beispielhafte Betriebsparameter darzustellen, die überwacht werden sollen; -
5 ist eine Darstellung von beispielhaften Speicherleistungszuständen; und -
6 ist ein Flussdiagramm eines Beispielverfahrens zum Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung und Übergang eines Speichermoduls in einen anderen Leistungszustand anhand der Vorhersage. - AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
- Wie zum Hintergrund bemerkt, ist das Minimieren von Leistungsverbrauch ein wichtiges Ziel, um die Gesamtkosten gering zu halten. Während es einen besonderen Focus auf dem Reduzieren von Leistung gegeben hat, die durch Bearbeitungselemente (bspw. zentrale Recheneinheiten (CPUs)) verbraucht wird, werden gegenwärtige und künftige Speichertechnologien zu signifikanten Quellen des Leistungsverbrauchs. Dies stellt eine Herausforderung an den Entwurf einer Hochleistungsrechenplattform und das Geringhalten der Gesamtkosten dar.
- In einem Beispiel werden ein oder mehrere statistische Vorhersagemodelle implementiert, um Speicherleistungsnutzung vorherzusagen und Leistungsverbrauch für eine Rechenplattform zu reduzieren. Diese Implementation schließt das Bestimmen eines Konfigurationsparameters für die Rechenplattform, Überwachen eines Betriebsparameters für die Rechenplattform und Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform ein. Die Vorhersage muss auf dem bestimmten Konfigurationsparameter und dem überwachten Betriebsparameter basieren. Ein oder mehrere Speichermodule, die sich auf der Rechenplattform befinden, werden in einen aus einer Vielzahl von Leistungszuständen überführt, die wenigstens teilweise auf der Speicherleistungsnutzung basieren, die mittels der Implementation des einen oder der mehreren statistischen Vorhersagemodelle vorhergesagt wird.
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1 ist eine Darstellung von Elementen einer Beispielrechenplattform100 . In einem Beispiel, dargestellt in1 , schließt die Rechenplattform100 Speicherleistungsnutzungs(MPU)-Manager110 , Netzwerkschnittstelle120 , Bearbeitungselemente130 , Speichercontroller140 , Speicherleistungsebenen150 und Speichermodule160 ein. Obwohl nicht in1 gezeigt, kann Rechenplattform100 auch andere Hardware, Software, Firmware oder eine Kombination dieser Elemente einschließen und Teil einer Recheneinrichtung sein. Diese Recheneinrichtung kann ein einzelner Computer (single blade computer) in einem Gehäuse und/oder Rack, ein Server, ein Desktopcomputer, ein Laptopcomputer, ein Notebookcomputer, eine digitale Breitbandtelefonieeinrichtung, eine digitale Heimnetzwerkeinrichtung (bspw. Kabel/Satellit/Settop-Box, etc.), ein Personal Digital Assistant (PDA), ein System-on-Chip (SOC) und dergleichen sein. - In einem Beispiel bestimmt, wie weiter unten beschrieben, MPU-Manager
110 Konfigurationsparameter für Rechenplattform100 und überwacht Betriebsparameter, um Speicherleistungsnutzung vorherzusagen. Elemente auf Rechenplattform100 (bspw. MPU-Manager110 , Speichercontroller140 ) können Speicherleistungsebenen150 veranlassen, einen oder mehrere Speichermodule von einem Leistungszustand in einen anderen Leistungszustand zu überführen (s.5 ). - In einem Beispiel ist MPU-Manager
110 an andere Elemente der Rechenplattform100 über einen oder mehrere Kommunikationsverbindungen gekoppelt. Diese Kommunikationsverbindungen sind bspw. in1 als Kommunikationsverbindungen112 ,114 ,116 und118 gezeigt. Wie weiter unten beschrieben, schließt MPU-Manager110 bspw. eine passende Schnittstelle zu diesen anderen Elementen ein, um Konfigurationsparameter zu bestimmen, Betriebsparameter zu überwachen und Speichermodule zu veranlassen, in einen anderen Leistungszustand zu wechseln. - In einem Beispiel schließt Netzwerkschnittstelle
120 die Schnittstelle ein, über welche Rechenplattform100 an ein Netzwerk mittels Netzwerkverbindung101 , bspw. ein verdrahtetes oder drahtloses lokales Netzwerk (LAN/WLAN), ein weiträumiges Netzwerk (Wide Area Network, WAN/WWAN), ein Großstadtnetzwerk (metropolitan area network, MAN), ein personengebundenes Netzwerk (personal area network, PAN) und ein zellulares oder ein drahtloses Breitband-Telefonie-Netzwerk gekoppelt ist. Netzwerkschnittstelle120 schließt bspw. Hardware, Software oder Firmware ein, um Daten an dieses Netzwerk zu übertragen und zu empfangen. Dies kann eine oder mehrere Netzwerkschnittstellenkarten, Gewebeschnittstellenkarten (fabric interface cards) oder andere Elemente zum Empfangen und Übermitteln von Daten über Netzwerkverbindung101 umfassen. In einem Beispiel kann Kommunikationsverbindung122 von Elementen der Netzwerkschnittstelle120 benutzt werden, um Speicherlese-/Schreib-Anforderungen an den Speicher-Controller140 herzustellen. Diese Anforderungen können Daten an/von Speichermodulen160 senden/anfordern. Obwohl nicht in1 gezeigt, kann MPU-Manger110 bspw. auch an Kommunikationsverbindung101 koppeln und Netzwerkbandbreite direkt überwachen. - In einem Beispiel schließen Bearbeitungselemente
130 die Software, Hardware und/oder Firmware ein, um ein oder mehrere Bearbeitungsvorgänge auf Rechenplattform100 zu unterstützen. Dies kann Software, wie etwa Betriebssysteme und/oder Anwendungen, Hardware, wie Mikroprozessoren, Netzwerkprozessoren, Serviceprozessoren, Mikrocontroller, Field-programmable Gate-Arrays (FPGAs), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) und Firmware einschließen, um ausführbaren Code zum Initiieren grundlegender Eingabe-/Ausgabe-Systeme (BIOS) und/oder Elemente der Rechenplattform100 für Virtualisierungsvorgänge zu initiieren. In einem Beispiel kann Kommunikationsverbindung132 von Bearbeitungselementen130 benutzt werden, um Speicherlese-/Schreib-Anforderungen an Speicher-Controller140 zu richten. - In einem Beispiel handhabt/erfüllt Speicher-Controller
140 Anforderungen zum Speichern (Schreiben) und Anfordern (Lesen) von Daten in ein oder mehrere Speichermodule der Speichermodule160 . Beispielsweise können diese Anforderungen über Kommunikationsverbindungen122 oder132 empfangen werden. In einer Implementation kann Speicher-Controller140 Speicherleistungsebenen150 benutzen, um diese ein oder mehreren Speichermodule in verschiedene Leistungszustände anhand der vorhergesagten Speicherleistungsnutzung zu überführen, die bspw. von MPU-Manager110 bestimmt wird. - In einem Beispiel kann Speicher-Controller
140 in Bearbeitungselement130 integriert sein. Bspw. kann Speicher-Controller140 als integrierter Speichercontroller für einen Mikroprozessor dienen. In diesem Beispiel kann MPU-Manager110 mit Speicher-Controller140 durch eine Schnittstelle, die an Bearbeitungselemente130 (bspw. über Kommunikationsverbindung112 ) gekoppelt ist, oder durch eine Schnittstelle, die direkt an einen integrierten Speichercontroller140 (bspw. über Kommunikationslink132 ) gekoppelt ist, kommunizieren. - In einer Implementation stellen Speicherleistungsebenen
150 Leistung für Speichermodule160 über Leistungsversorgungen152 zur Verfügung. Leistungsversorgungen152 werden, wie bspw. in1 gezeigt, an jedes Speichermodul der Speichermodule160 geroutet. Leistungsversorgungen152 können Leistung in verschiedenen Spannungs(v)-Ebenen liefern, bspw. 0,9v, 1,5v, 1,8v, 3,3v, 5v, etc.. Diese Spannungsebenen werden bspw. reguliert, um Leistung innerhalb eines Bereiches von Spannungen zur Verfügung zu stellen. - In einem Beispiel weisen Speichermodule
160 eine Vielzahl von Speichermodulen auf. Diese Speichermodule sind in1 als160-1 bis160-n + 1 gezeigt, wobei n eine beliebige positive natürliche Zahl darstellt. In einer Implementation koppeln Paare dieser Speichermodule mittels wenigstens eines Speicherkanals (bspw. einschließlich Datenübermittlungs- und Daten-Empfangs-Kommunikationslinks) an Speichercontroller140 . Ein Beispiel dieser Kopplung ist in1 gezeigt und umfasst Speicherkanäle162 ,164 und166 . Diese Offenbarung soll sich nicht auf lediglich ein Paar von Modulen je Kanal beschränken, sondern kann jede Anzahl von Speichermodulen je Kanal aufweisen und kann außerdem jede Anzahl von Speicherkanälen aufweisen. An oder von jedem Paar von Speichermodulen zu schreibende oder lesende Daten werden durch diese Speicherkanäle bspw. über serielle Punkt-zu-Punkt-Kommunikationsverbindungen geroutet. Wie weiter unten beschrieben, können diese Speichermodule aus verschiedenen Typen von Speicher bestehen, die anhand von vorhergesagter Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 in verschiedene Leistungszustände oder -ebenen gebracht werden können. -
2 zeigt ein Blockdiagramm einer beispielhaften MPU-Manager-110-Architektur. In2 weist die Beispielarchitektur des MPU-Managers110 Leistungsoptimierlogik210 , Steuerlogik220 , Speicher230 , Eingabe-/Ausgabe-(I/O)-Schnittstellen240 und optional eine oder mehrere Anwendungen250 auf. - In einem Beispiel sind die in dem Blockdiagramm von
2 gezeigten Elemente diejenigen Elemente, die den MPU-Manager110 , wie in dieser Offenbarung beschrieben, unterstützen oder in Betrieb setzen, auch wenn ein bestimmter MPU-Manager einige, alle oder mehr Elemente als die in2 gezeigten aufweisen kann. Bspw. können Leistungsoptimierlogik210 und Steuerlogik220 jeweils oder gemeinsam eine breite Auswahl von Logikeinrichtungen oder ausführbarem Inhalt darstellen, um die Merkmale (features) des MPU-Managers110 zu implementieren. Diese Logikeinrichtungen können einen Mikroprozessor, Netzwerkprozessor, Serviceprozessor, Mikrocontroller, FPGA, ASIC, alleinstehenden (sequestered) Thread oder Kern eines Multikern/Multi-threaded Mikroprozessors, einen speziellen Betriebsmodus eines Prozessors (bspw. Systemverwaltungsmodus) oder einer Kombination daraus aufweisen. - In
2 weist Leistungsoptimierlogik210 Konfigurationseinrichtung212 , Überwachungseinrichtung214 , Vorhersageeinrichtung216 und Überleitungseinrichtung218 auf. In einer Implementation benutzt die Leistungsoptimierlogik210 diese Einrichtungen, um verschiedene Vorgänge auszuführen. Diese Vorgänge umfassen bspw. das Bestimmen eines Konfigurationsparameters, Überwachen eines Betriebsparameters und Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 anhand des bestimmten Konfigurationsparameters und des überwachten Betriebsparameters. Diese Vorgänge können auch einschließen, ein oder mehrere Speichermodule wenigstens teilweise anhand der vorhergesagten Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 zu veranlassen, in andere Leistungszustände überzugehen. - Steuerlogik
220 kann den Gesamtbetrieb von MPU-Manager110 kontrollieren und, wie oben erwähnt, jede aus einer großen Auswahl von Logikeinrichtungen oder auch ausführbaren Inhalt darstellen, um die Kontrolle von MPU-Manager110 zu implementieren. In anderen Beispielen sind die Merkmale und Funktionalität von Kontrolllogik220 innerhalb Leistungsoptimierlogik210 implementiert. - Gemäß einem Beispiel speichert Speicher
230 ausführbaren Inhalt. Der ausführbare Inhalt kann von Steuerlogik220 und oder Leistungsoptimierlogik210 benutzt werden, um Einrichtungen oder Elemente von MPU-Manager110 zu implementieren oder aktivieren. Speicher230 kann außerdem Konfigurations- und Betriebsparameter vorübergehend unterhalten, die von Einrichtungen der Leistungsoptimierlogik220 aufgenommen wurden, um Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 vorherzusagen. - I/O-Schnittstellen
240 können eine Schnittstelle über ein Kommunikationsmedium oder eine Verbindung zwischen MPU-Manager110 und Elementen, die auf Rechenplattform100 liegen, zur Verfügung stellen. Wie oben zu1 angemerkt, kann MPU-Manager110 an diese Elemente über Kommunikationsverbindungen112 ,114 ,116 und118 koppeln. I/O-Schnittstellen240 weisen bspw. Schnittstellen auf, die gemäß verschiedener Kommunikationsprotokolle arbeiten, um über diese Kommunikationsverbindungen zu kommunizieren. Beispielsweise arbeiten I/O-Schnittstellen240 gemäß einem Kommunikationsprotokoll, das in einer Spezifikation wie etwa der Systemverwaltungsbus(SM-Bus)-Spezifikation, Fassung 2.0, veröffentlicht im August 2000, und/oder späteren Fassungen beschrieben ist. Wie weiter unten ausführlicher beschrieben, können Elemente der Rechenplattform100 Informationen in Speicherregistern oder Speichertabellen zur Verfügung stellen, auf die in dieser Offenbarung als „Haken” (Hooks) Bezug genommen wird. Einrichtungen von Leistungsoptimierlogik210 können I/O-Schnittstelle240 benutzen, um auf diese Hooks über Kommunikationslinks112 ,114 ,116 und118 zuzugreifen. - I/O-Schnittstellen
240 können auch eine Schnittstelle zu Elementen zur Verfügung stellen, die sich von der Rechenplattform100 entfernt befinden. Als Ergebnis können I/O-Schnittstellen240 Leistungsoptimierlogik210 oder Kontrolllogik220 in Betrieb setzen, um eine Reihe von Befehlen von diesen Elementen zu erhalten. Die Reihe von Befehlen kann Leistungsoptimierlogik210 und/oder Kontrolllogik220 in Betrieb setzen, um ein oder mehrere Einrichtungen des MPU-Managers110 zu implementieren. - In einem Beispiel weist MPU-Manager
110 eine oder mehrere Anwendungen250 auf, um interne Befehle für Kontrolllogik220 und/oder Leistungsoptimierlogik210 zur Verfügung zu stellen. -
3 zeigt eine Darstellung von Elementen des MPU-Managers110 zum Implementieren eines beispielhaften statistischen Vorhersagemoduls300 . In einem Beispiel sind die Elemente des MPU-Managers110 Einrichtungen von Leistungsoptimierlogik210 . Wie in3 gezeigt, schließen diese Einrichtungen Konfigurationseinrichtung212 , Überwachungseinrichtung214 und Vorhersageeinrichtung216 ein. - In einer Implementation sind Konfigurationseinrichtung
212 , Überwachungseinrichtung214 und Vorhersageeinrichtung216 Teil eines statistischen Vorhersage- oder Heuristikmoduls, das von Leistungsoptimierlogik210 aktiviert wird. In einem Beispiel nimmt Konfigurationseinrichtung212 Konfigurationsparameter auf, die mit Elementen, die auf Rechenplattform100 liegen, verbunden sind. Diese Konfigurationsparameter schließen bspw. die Ressourcen ein, die auf Rechenplattform100 (bspw. Bearbeitungselemente, Netzwerkschnittstellen, Speicher, Software, Firmware etc.) und der Konfiguration solcher Ressourcen vorliegen. Beispielsweise werden Speichermodule160 in verschiedenen Konfigurationen benutzt, die Speicherleistungsnutzung in verschiedener Weise beeinflussen kann. Diese Benutzungskonfigurationen werden bspw. von Speichercontroller140 aufgenommen und schließen, ohne sich darauf zu beschränken, Speicher-Interleaving, Speicherspiegelung, Speichersparen und Rangordnungsallokation ein. Konfigurationsparameter können außerdem Informationen für Überwachungeinrichtung214 aufweisen, um zu bestimmen, was für Betriebsparameter überwacht werden sollen, und wie diese erhalten werden. - In einem Beispiel erhält Konfigurationseinrichtung
212 Informationen, die Überwachungseinrichtung214 benutzt, um Betriebsparameter zu erhalten, die sich in Hooks befinden, die mit Elementen auf Rechenplattform100 verbunden oder durch diese unterhalten werden. In einem Beispiel werden diese Hooks in Speichertabellen oder Speicherregistern unterhalten und sind in3 jeweils als Hooks320 ,330 ,340 und360 für Netzwerkschnittstelle120 , Bearbeitungselemente130 , Speichercontroller140 und Speicherleistungsebenen150 gezeigt. - Wie in
4 gezeigt, enthält Tabelle400 Beispiele von Kategorien und Betriebsparametern, die mit Hooks320 ,330 ,340 und350 verbunden sind. In einem Beispiel wird wenigstens ein Teil des Inhalts von Tabelle400 von Konfigurationseinrichtung212 aufgenommen (bspw. während des Anlaufens von Rechenplattform100 ) und der Überwachungseinrichtung214 zugänglich gemacht (bspw. vorübergehend in Speicher230 gespeichert). Überwachungseinrichtung214 kann dann Betriebsparameter für Rechenplattform100 überwachen, indem es auf Speicherregister oder Speichertabellen zugreift, die mit den Hooks (bspw. über Kommunikationsverbindungen112 ,114 ,116 oder118 ) verbunden sind. In einem Beispiel stellen Konfigurationseinrichtung212 und Überwachungseinrichtung214 Konfigurations- und Betriebsparameter für Vorhersageeinrichtung216 zur Verfügung. Vorhersageeinrichtung216 implementiert bspw. verschiedene statistische Vorhersagemodelle einschließlich der Benutzung von statistischen Parameter in Vorhersagealgorithmen, die auf den Konfigurations- und Betriebsparametern der Rechenplattform100 basieren, um Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 vorherzusagen. - In einem Beispiel kann Überleitungseinrichtung
218 Vorhersagen der Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 von Vorhersagemerkmal216 empfangen. Überleitungsmerkmal218 kann bspw. Überleitung von einem oder mehreren Speichermodulen der Speichermodule160 in andere Leistungszustände anhand der Vorhersagen, die von Vorhersageeinrichtung216 empfangen wurden, auslösen oder veranlassen. - In einem Beispiel weist Hook
320 , wie in4 gezeigt, eine Netzwerkverkehrskategorie auf. Hook320 weist bspw. Informationen auf, die mit der Menge und/oder Rate von Daten verbunden sind, die empfangen und durch Netzwerkschnittstelle120 weitergeleitet werden. Dies kann auch Netzwerkverkehrsstatistiken (bspw. Benutzungsmuster, Durchsatz, Verstopfung, Typen von Datenverkehr etc.) für Daten (bspw. Paket-basierte) umfassen, die von einem Netzwerk empfangen und dorthin weitergeleitet werden, das durch Netzwerkschnittstelle120 mit Rechenplattform100 verbunden ist. - Hook
330 enthält bspw. verschiedene Kategorien von Informationen, die mit Bearbeitungselementnutzung, Leistung, Leistungszuständen und Speicherallokation verbunden sind. Bspw. kann das Bearbeitungselement einen Mikroprozessor aufweisen, und seine Nutzung kann auf Wartezeiten, Eingabe-/Ausgabezeiten, Systemzeiten, Benutzerzeiten oder Anzahl von Prozessen basieren, die auf dem Mikroprozessor laufen. Die Leistung des Mikroprozessors kann auf Cache-Fehlzugriffen, Speicherbelegungen und Speicheranforderungen basieren, und der Leistungszustand des Mikroprozessors kann ferner ein überwachter Betriebsparameter sein, der in Hook330 unterhalten wird. In einem Beispiel weist der Leistungszustand des Mikroprozessors suspend, standby und Tiefschlaf (deep sleep) (bspw. wird der Mikroprozessor angehalten, und keine Befehle werden ausgeführt) auf. - Das Bearbeitungselement kann auch ein Betriebssystem und die Speicherverwaltung des Betriebssystems aufweisen. In einem Beispiel kann dies physikalische Seitenallokationen einschließen, die in Hook
330 unterhalten werden. Deallokationen können bspw. ein weiterer Betriebsparameter sein, der in Hook330 unterhalten wird. - Hook
340 enthält bspw. Speicherzugriffsmusterinformation. Dies kann die Anzahl von Lese- und Schreibvorgängen einschließen, die Speichercontroller140 bedient oder für Rechenplattform100 während einer bestimmten Zeitperiode erfüllt. Dies kann auch die Anzahl von ausstehenden Befehlen und die Anzahl von Zugriffen (Scrubs), die Speichercontroller140 in der bestimmten Zeitperiode ausführt, einschließen. Das Ausmaß des Spiegelns (bspw. redundante Speicherlese-/Schreib-Anforderungen), die Speichercontroller140 handhabt/erfüllt, kann ebenfalls als ein Betriebsparameter, der in Hook340 unterhalten wird, eingeschlossen sein. - Hook
350 enthält bspw. Speichermodulleistungszustandsinformationen. Dies kann die Leistungspegel umfassen, die den Speichermodulen160 durch Speicherleistungsebenen150 zur Verfügung gestellt werden. - Zusätzliche Hooks können auch durch verschiedene andere Elemente der Rechenplattform
100 unterhalten werden. Daher ist diese Offenbarung nicht lediglich auf die mit den Hooks320 ,330 ,340 und350 verbundenen Betriebsparameter beschränkt, wie oben beschrieben wurde. - In einem Beispiel benutzt Vorhersagemerkmal
216 , wie oben erwähnt, statistische Parameter in einem oder mehreren Vorhersagealgorithmen. Diese statistischen Parameter können in einer Implementation gelernt oder bestimmt werden, startend oder beginnend mit dem Zeitpunkt, zu dem Rechenplattform100 anfangs eingeschaltet wird. Gelernte oder bestimmte statistische Parameter können auch automatisch oder periodisch während der Laufzeit der Rechenplattform bestimmt werden. In einem Beispiel können die statistischen Parameter auch für eine bestimmte Zeitperiode (bspw. eine Trainingsperiode) gelernt werden oder für einen oder mehrere Typen von Ressourcen der Rechenplattform100 und/oder Nutzungsparametern konfiguriert werden. - In einer Implementation erlauben es statistische Parameter dem Vorhersagemerkmal
216 , die Notwendigkeit zur Überleitung bzw. Überführung der Speichermodule160 in andere Leistungszustände zu antizipieren, um Speichernutzungsbedarf zu begegnen. Dieses Antizipieren kann bspw. mögliche Speicherlatenzen oder die Reduktion der Datendurchsätze für Rechenplattform100 reduzieren, wenn ein oder mehrere Speichermodule160 in diese verschiedenen Leistungszustände überführt werden. Leistungsbudgetbeschränkungen, die auf einem Leistungsbudgetprofil für Rechenplattform100 basieren, können bspw. auch Speichernutzungsbedarf beeinflussen. Im Ergebnis kann Vorhersageeinrichtung216 Überleitungsbedarf antizipieren, um ein bestimmtes Leistungsbudgetprofil für Rechenplattform100 zu erfüllen. Diese statistischen Parameter, die von Vorhersageeinrichtung216 benutzt werden, können, ohne sich auf diese zu beschränken, Speicheranforderungen, die an einen Speichercontroller gestellt werden, Bearbeitungselementnutzungen, Netzwerkbandbreite und Leistungsbudgetprofil einschließen. - In einem Beispiel kann die Netzwerkverkehrsinformation, die von Hook
320 erhalten wird, in einen statistischen Parameter münden, um Netzwerkbandbreite zu antizipieren. Speichernutzung ändert sich bspw. aufgrund von Netzwerkbandbreite, indem Rechenplattform100 Speichermodule160 benutzen kann, um wenigstens vorübergehend Information, die von einem Netzwerk empfangen oder an dieses gesendet werden soll, zu speichern. Daher kann ein statistischer Parameter, der zur Vorhersage von Speichernutzung benutzt wird, anhand von Netzwerkverkehrsinformationen, die von Hook320 beim Anlaufen erhalten werden, periodisch oder über eine bestimmte Zeitspanne angepasst werden. - In einer Implementation werden Speicherzugriffsmuster für Rechenplattform
100 von Hook340 während einer initialen Trainingsperiode oder während des Laufens von Anwendungen erhalten. Dies kann zu erlernten statistischen Parametern führen, die auf Spitzenverkehrszeiten oder Nicht-Spitzen- oder schwachen Speicherverkehrszeiten für Rechenplattformen100 hinweisen. Diese starken oder schwachen Verkehrszeiten können auf Tageszeit, Tag im Jahr und Urlaub basieren, wobei verschiedene Verkehrsmodelle, die mit den Anwendungen verbunden sind, berücksichtigt werden. Die starken oder schwachen Verkehrszeiten können auch auf einem gleitenden Zeitfenster oder einer Standardwahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion mit mittleren und Varianzparametern basieren. Das passende Muster für starken oder schwachen Verkehr wird während der Trainingsperiode bestimmt und kann auch in das statistische Modell über bestimmte Konfigurationsparameter importiert werden. Diese starken oder schwachen Zeiten können in einem Vorhersagealgorithmus (für einzelne oder mehrere Speichermodule160 ), wie im folgenden in Tabelle 1 gezeigt, benutzt werden: - In einer anderen Implementierung resultiert Netzwerkverkehrsinformation, die von Hook
320 erhalten wird, und Speicherzugriffsmuster, die von Hook340 erhalten werden, darin, dass erlernte statistische Parameter, die auf ausgelastete oder schwache Verkehrszeiten hinweisen, gemeinsam mit erlernten statistischen Parametern, die aus Information, welche von Hook330 erhalten wird, benutzt werden können. Diese statistischen Parameter, die aus von Hook330 erhaltener Information resultieren, können auf Spitzen der Speichernutzung für Bearbeitungselemente130 (beispielsweise CPU-Speichernutzung) hinweisen. In einem Beispiel weisen die Konfigurationsparameter der Rechenplattform100 die Speicherkapazität der Speichermodule160 auf, und diese Speicherkapazität kann mit Spitzen der Speichernutzung und starken oder schwachen Verkehrszeiten in einem beispielhaften Vorhersagealgorithmus, wie in Tabelle 2 unten gezeigt, verglichen werden. Die starken oder schwachen Verkehrszeiten können auf den oben beschriebenen Regeln basieren (beispielsweise Tageszeit, Tag im Jahr, Urlaub, Gleitzeitfenster, Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion). - In einer anderen Implementierung wird ein Leistungsbudgetprofil für Rechenplattform
100 gemeinsam mit der Leistung, die von Rechenplattform100 verbraucht wird, benutzt, um einen Bedarf zum Beschränken von Leistung, die von Rechenplattform100 verbraucht wird, zu bestimmen, indem die Speichermodule160 in Geringleistungszustände überführt werden. In dieser Implementierung wird Information in Hooks330 und340 erhalten, um Betriebsparameter für Leistung, die von Rechenplattform100 verbraucht wird, zu sammeln oder zu überwachen. Beispielsweise kann sich CPU-Nutzung, die von Hook330 erhalten wird, und Speicherbandbreite, die von Hook340 erhalten wird, auf Leistung beziehen, die von Rechenplattform100 verbraucht wird. Das Leistungsbudgetprofil kann mit diesem Leistungsverbrauch in einem beispielhaften Vorhersagealgorithmus, wie in der folgenden Tabelle 3 gezeigt, verglichen werden. -
5 zeigt eine Darstellung von beispielhaften Speicherleistungszuständen500 , aus denen Überleitungseinrichtung218 ein oder mehrere Speichermodule der Speichermodule160 überleiten kann. Wie in5 gezeigt, weisen Speicherleistungszustände500 Offline-Zustand510 , Online-Zustand520 , Standby-Zustand530 und Suspend-Zustand540 auf. - In einer Implementierung können Speichermodule der Speichermodule
160 duale Inline-Speichermodule (Dual Inline Memory Moduls (DIMMs)) sein. In dieser Implementierung umfasst ein DIMM einen Puffer (nicht gezeigt), um vorübergehend Daten zu schreiben, die in den DIMM geschrieben oder aus ihm gelesen werden. Der DIMM einschließlich des Puffers wird beispielsweise als ein vollständig gepufferter DIMM oder FB-DIMM (Full Buffered DIMM) bezeichnet. Ein FB-DIMM kann beispielsweise, wie beschrieben, nach einem vorgeschlagenen FB-DIMM-Standard der JEDEC Solid State Technical Association arbeiten. Gemäß dem vorgeschlagenen FB-DIMM-Standard wird der Pufferteil eines FB-DIMM als ein erweiterter Speicherpuffer (Advanced Memory Buffer (AMB)) bezeichnet. - In einem Beispiel koppelt ein FB-DIMM-AMB über einen Speicherkanal an Speicher-Controller
140 . In einer Konfiguration koppeln bspw. 2 FB-DIMMs an Speicher-Controller140 über einen einzelnen Speicherkanal. Beispielsweise koppeln AMBs für Speichermodule160-1 und160-2 über Speicherkanal162 , AMBs für Speichermodule160-3 und160-4 über Speicherkanal164 und AMBs für Speichermodule160-n und160-n + 1 über Kommunikationskanal166 (siehe1 ). In dieser Konfiguration werden beispielsweise Daten, die in einen DIMM geschrieben oder von dort gelesen werden, zunächst an den AMB geroutet und dann an ihr Ziel (beispielsweise Speicher-Controller140 oder ein DIMM) weitergeleitet. - Gemäß einem Beispiel für ein FB-DIMM stellt Offline-Zustand
510 einen Leistungszustand dar, in dem der AMB und der DIMM abgeschaltet sind. Online-Zustand520 besteht beispielsweise, wenn der DIMM und der AMB unter voller Leistung stehen. Standby-Zustand530 besteht beispielsweise, wenn der DIMM im Vergleich zu voller Leistung in einem Modus schwächerer Leistung (beispielsweise in einem abgeschalteten Modus) ist und die Schnittstelle auf dem AMB, der den DIMM an Speichermanager140 koppelt, abgeschaltet ist (beispielsweise abgeschaltete Übermittlungs- und Empfangskommunikationsverbindungen, die für eine kurze, feste Zeitdauer oder für eine erweiterte, variable Zeitdauer abgeschaltet sind). Suspend-Zustand540 kann einen Leistungszustand darstellen, in dem der AMB abgeschaltet ist und der DIMM in einem selbsterneuernden Modus ist. - In einer Implementation kann ein FB-DIMM, wie in
5 dargestellt, aus Offline-Zustand510 in Online-Zustand520 überführt werden. In einem Online-Zustand520 kann der FB-DIMM beispielsweise entweder in Suspend-Zustand540 oder Standby-Zustand530 überführt werden. Der FB-DIMM kann aus Standby-Zustand530 oder Suspend-Zustand540 in Online-Zustand520 übergehen. Außerdem kann der FB-DIMM in den Suspend-Zustand540 übergehen, wenn er im Standby-Zustand530 ist. Schließlich kann der FB-DIMM in Offline-Zustand510 oder in Standby-Zustand530 übergehen, falls er in Suspend-Zustand540 ist. Diese Offenbarung beschränkt sich nicht lediglich auf diese Typen von Speicherleistungszustandsüberleitungen und ist auch nicht nur auf FB-DIMM-Speichertypen beschränkt. Andere Speichertypen können, ohne sich auf diese zu beschränken, Generationen von statischem dynamischem Random-Access-Speicher mit doppelter Datenrate (DDR) wie etwa DDR (erste Generation), DDR2 (zweite Generation) oder DDR3 (dritte Generation) umfassen. Andere Speichertypen können außerdem zukünftige Generationen von FB-DIMM oder andere Speichertechnologien umfassen. -
6 zeigt ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens, um Speicherleistungsnutzung vorherzusagen und ein Speichermodul anhand der Vorhersage in einen anderen Leistungszustand zu überführen. In einem Beispiel wird Rechenplattform100 , wie in1 gezeigt, benutzt, um dieses Verfahren zu beschreiben. In Block610 wird Rechenplattform100 beispielsweise eingeschaltet oder hochgefahren. Dieses Hochfahren kann einsetzen, wenn der Rechenplattform100 anfangs Leistung zur Verfügung steht, oder kann Folge eines Resets der Rechenplattform100 sein. - In Block
620 aktiviert Leistungsoptimierlogik210 in MPU-Manager110 in einem Beispiel nach Hochfahren der Rechenplattform100 die Konfigurationseinrichtung212 . Konfigurationseinrichtung212 erhält in einem Beispiel einen oder mehrere Konfigurationsparameter, die mit Elementen verbunden sind, welche auf Rechenplattform100 liegen. Diese Konfigurationsparameter können die Ressourcen und die Konfiguration dieser Ressourcen für Rechenplattform100 aufweisen. Konfigurationseinrichtung212 setzt in einem Beispiel wenigstens einen Teil dieser Konfigurationsparameter in einer Tabelle zusammen und speichert diese Tabelle vorübergehend in einem Speicher (beispielsweise Speicher230 ). Konfigurationseinrichtung212 kann außerdem eine Tabelle ähnlich der Tabelle400 zusammensetzen, um auf die Hooks hinzuweisen, über welche die Betriebsparameter überwacht werden können. Diese Tabelle ist beispielsweise wenigstens vorübergehend in einem Speicher gespeichert (beispielsweise Speicher230 ). - In Block
630 aktiviert Leistungsoptimierlogik210 in einem Beispiel Überwachungseinrichtung214 . Überwachungseinrichtung214 erhält in einer Implementation die Tabellen, die vorübergehend durch Konfigurationseinrichtung212 gespeichert sind, oder sie greift auf diese zu. Überwachungseinrichtung214 benutzt beispielsweise die Hooks, die in der Tabelle, die der Tabelle400 ähnlich ist, beschrieben sind, um das Überwachen der Betriebsparameter der Rechenplattform100 zu ermöglichen. Beispielsweise benutzt Überwachungseinrichtung214 die Hooks320 ,330 ,340 und360 , um Betriebsparameter aufzunehmen, die jeweils mit Netzwerkschnittstelle120 , Bearbeitungselementen130 , Speicher-Kontroller140 und Speichermodulen160 verbunden sind. - In Block
640 aktiviert Leistungsoptimierlogik210 in einem Beispiel Vorhersageeinrichtung216 . Vorhersageeinrichtung216 sammelt in einem Beispiel Konfigurationsparameter und Betriebsparameter, die durch Konfigurationsmerkmal212 und Überwachungsmerkmal214 erhalten werden. Wie oben erwähnt, implementiert Vorhersageeinrichtung216 verschiedene statistische Vorhersagemodelle um die Konfigurations- und Betriebsparameter der Rechenplattform100 herum, um Speicherleistungsnutzung für Rechenplattform100 vorherzusagen. - In einer Implementation erlaubt es die Implementation der Vorhersageeinrichtung
216 von verschiedenen statistischen Vorhersagemodellen, die die Konfigurations- und Betriebsparameter aufweisen, der Vorhersageeinrichtung216 , Änderungen in der Speichernutzung durch verschiedene Elemente der Rechenplattform100 vorherzusagen. Beispielsweise ist Speicher in einem gegebenen Speichermodul des Speichermoduls160 entweder stark oder überhaupt nicht durch einen oder mehrere Einheiten von Bearbeitungselementen130 (beispielsweise Betriebssystemen und/oder Anwendungen) zugeordnet. Dies kann angezeigt sein, wenn Überwachungseinrichtung214 periodisch Hook330 von Bearbeitungselementen130 erhält. Basierend auf wenigstens einem Teil der Information in Hook330 und den Konfigurationsparametern der Rechenplattform100 sowie erlernten oder trainierten statistischen Parametern kann Vorhersageeinrichtung216 in der Lage sein, die Nutzung des gegebenen Speichermoduls vorherzusagen, und seine Leistung kann entsprechend geändert werden, um Speicherlatenzen zu reduzieren oder um einem bestimmten Leistungsbudgetprofil für Rechenplattform100 zu begegnen. - Zusätzlich zu Benutzungsmustern kann Vorhersageeinrichtung
216 auch für verschiedene Konfigurationsparameter für Speichermodule160 , wie etwa Speicher-Interleaving, Speicher-Spiegeln, Speichersparen und Rangordnungsallokation herangezogen werden. Dieses Heranziehen kann es Vorhersageeinrichtung216 erlauben, die Vorhersage zu bestimmen, die die Leistung der Elemente der Rechenplattform100 (beispielsweise Bearbeitungselement130 ) beeinträchtigen, wenn ein gegebenes Speichermodul oder Module in einen anderen Leistungszustand überführt werden. - In einer Implementation sind die Speichermodule
160-1 bis160-n + 1 FB-DIMMs, wie oben zu5 beschrieben. In einem Beispiel weisen Speichermodule160-1 bis160-n + 1 eine Konfiguration von 2 DIMMs je Kommunikationskanal pro Zweig auf, obwohl diese Offenbarung sich nicht auf diesen Typ von Speichermodulkonfiguration beschränkt. Falls beispielsweise das BIOS einer Verzweigungsfolgen- und Rang-Verschränkungs-4:1-Konfiguration einsetzt, partizipieren die Ränge in einem gegebenen Zweig in der Speicherregion des Zweiges, und sogar Zugriffe auf Speicheradressen niedrigerer Ordnung gehen an die DIMMs auf einem gegebenen Zweig. Daher kann Vorhersageeinrichtung216 für diese Verschränkung (interleaving) verantwortlich sein und eine Gruppe von 4 DIMMs als eine einzelne Speicherressourcengruppe betrachten, die potentiell in den gleichen Leistungszustand (beispielsweise aus den Leistungszuständen500 ) überführt werden kann. In ähnlicher Weise kann Vorhersageeinrichtung216 für andere Typen von Speicher-Interleaving-Konfigurationen verantwortlich sein und auch für leistungs- und ausführungsfreundliche Speicherkonfigurationen für Endbenutzeranwendungen verantwortlich sein, die auf Rechenplattform100 implementiert sind. - In Block
650 aktiviert Leistungsoptimierlogik210 beispielsweise Überleitungseinrichtung218 . Überleitungseinrichtung218 empfängt in einem Beispiel eine Vorhersage von Vorhersageeinrichtung216 , dass ein gegebenes Speichermodul oder Module der Speichermodule160 nicht benutzt werden, basierend auf seiner Implementation von wenigstens einem statistischen Vorhersagemodell. Zum Beispiel ist das gegebene Speichermodul Speichermodul160-1 . Dann veranlasst beispielsweise Überleitungseinrichtung218 Speichermodul160-1 , in einen anderen Leistungszustand überzugehen, um Leistung für Rechenplattform100 zu sparen. Dieser andere Leistungszustand kann einer der Leistungszustände500 , die in5 dargestellt sind, sein. Zum Beispiel kann Überleitungseinrichtung218 , falls Modul160-1 in Online-Zustand520 war, Speichermodul160-1 veranlassen, in Offline-Zustand510 , Standby-Zustand530 oder Suspend-Zustand540 überzugehen. - In einem Beispiel können, nachdem Modul
160-1 in einen anderen Leistungszustand überführt wurde, aufeinander folgende Vorhersagen durch Vorhersageinrichtung216 anhand von Konfiguration- und Betriebsparametern mögliche Reaktivierungs-/Latenzverluste absorbieren, die die Leistung von Rechenplattform100 mindern könnten. Infolgedessen kann der Prozess zu Block620 und/oder630 zurückkehren, um die Benutzung von Speichermodul160-1 vorherzusagen und dann zu veranlassen, dass Modul160-1 anhand dieser vorhergesagten Benutzung oder dem Benutzungsmuster in einen anderen Leistungszustand überführt wird. - Es wird erneut Bezug auf MPU-Manager
110 in1 . genommen. MPU-Manager110 ist beispielsweise als ein Element der Rechenplattform100 gezeigt, das getrennt von Netzwerkschnittstelle120 , Bearbeitungselementen130 und Speicher-Kontroller140 ist. In diesem Beispiel kann MPU-Manager110 von einem eigenen Verwaltungs-Mikrokontroller, wie etwa einem Service-Prozessor, Teil sein oder darin untergebracht sein. - In einem weiteren Beispiel liegt MPU-Manager
110 innerhalb einer Gruppe von Ressourcen der Rechenplattform100 , die einen Speicherkontroller140 (beispielsweise einem Chipsatz) umfassen. MPU-Manager110 kann in diesem anderen Beispiel Teil eines eigenen Verwaltungs-Mikrokontrollers innerhalb des Chipsatzes sein oder von Speicherkontroller140 eingeschlossen oder darin untergebracht sein. MPU-Manager110 nimmt beispielsweise Konfiguration- und Betriebsparameter durch die verschiedenen Kommunikationsverbindungen auf, die an Speicherkontroller140 gekoppelt sind. - In noch einem weiteren Beispiel ist MPU-Manager
110 Teil einer virtuellen Partition von Rechenplattform100 . Dies kann ein Service-Betriebssystem sein, das auf einem eigenen getrennten Kern oder Teil eines Kerns läuft, der unter Benutzung von Virtualisierungstechnologie/Virtuellem Maschinenmonitor (VT/VMM) in den Bearbeitungselementen130 arbeitet. MPU-Manager110 kann beispielsweise verschiedene Kommunikationsverbindungen benutzen, die an Bearbeitungselemente130 und/oder an die virtuelle Partition gekoppelt sind, wo MPU-Manager110 existiert, oder wird ausgeführt, um Konfigurations- und Betriebsparameter aufzunehmen. - Es wird erneut Bezug auf Speicher
230 in2 . genommen. Speicher230 kann eine breite Auswahl von Speichermedien umfassen, die, ohne sich darauf zu beschränken, flüchtigen Speicher, nichtflüchtigen Speicher, Flash, programmierbare Variablen oder Zustände, Random-Access-Memory (RAM), Read-Only-Speicher (ROM), Flash oder andere statische oder dynamische Speichermedien umfassen. - In einem Beispiel können maschinenlesbare Befehle dem Speicher
230 von einer Form eines maschinenzugänglichen Mediums zur Verfügung gestellt werden. Ein maschinenzugängliches Medium kann jeden Mechanismus darstellen, der Information oder Inhalt, der in einer durch eine Maschine lesbaren Form (beispielsweise eine ASIC, ein spezieller Funktionskontroller oder Prozessor, FPGA oder andere Hardwareeinrichtungen) zur Verfügung stellt, (d. h. speichert und/oder überträgt). Beispielsweise kann ein maschinenzugängliches Medium umfassen: ROM; RAM; magnetische Diskspeichermedien; optische Speichermedien; Flash-Speicher-Einrichtungen; elektrische, optische, akustische, oder andere Formen propagierter Signale (beispielsweise Trägerwellen, Infrarotsignale, digitale Signale); und dergleichen. - In den vorangehenden Beschreibungen wurden zum Zwecke der Erklärung eine Anzahl spezifischer Details angegeben, um ein Verständnis dieser Offenbarung zu liefern. Es ist offensichtlich, dass die Offenbarung auch ohne diese spezifischen Details praktiziert werden kann. In anderen Fällen wurden Strukturen und Einrichtungen in Blockdiagrammform gezeigt, um eine Unschärfe der Offenbarung zu vermeiden.
- In dieser Offenbarung vorgenommene Bezugnahmen auf den Begriff „In Antwort auf” beschränken sich nicht auf Responsivität auf lediglich eine bestimmte Einrichtung und/oder eine Struktur. Eine Einrichtung kann auch „In Antwort auf” eine andere Einrichtung und/oder eine Struktur sein und sich ferner innerhalb dieser Einrichtung und/oder dieser Struktur befinden. Zusätzlich kann der Begriff „In Antwort auf” auch synonym mit anderen Begriffen wie etwa „in Kommunikationsverbindung mit” oder „operativ gekoppelt mit” sein, auch wenn der Begriff sich nicht auf diese Hinsicht beschränkt.
Claims (25)
- Ein Verfahren, umfassend: Implementieren wenigstens eines statistischen Vorhersagemodells zum Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung und Reduzieren von Leistungsverbrauch für eine Rechenplattform, wobei das Implementieren umfasst: Bestimmen eines Konfigurationsparameters für die Rechenplattform, indem Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, bestimmt werden; Identifizieren eines Betriebsparameters, der mit wenigstens einem der Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, assoziiert ist; Überwachen des Betriebsparameters der Rechenplattform während einer Laufzeit der Rechenplattform, indem wenigstens eine Speichertabelle oder ein Speicherregister, das durch das Betriebsmittel der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform aktualisiert wird, inspiziert wird; und Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform anhand des bestimmten Konfigurationsparameters und des überwachten Betriebsparameters; und Überführen eines gegenwärtigen Leistungszustands wenigstens eines Speichermoduls, das auf der Rechenplattform liegt, in einen aus einer Vielzahl von Leistungszuständen, wobei Überführen des gegenwärtigen Leistungszustands, wenigstens zum Teil auf einer statistischen Vorhersage der Speicherleistungsnutzung basiert, die aus dem Konfigurationsparameter und dem überwachten Betriebsparameter bestimmt wurde.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das wenigstens eine statistische Vorhersagemodell die Verwendung eines statistischen Parameters in einem Vorhersagealgorithmus aufweist, der während einer gegebenen Zeitspanne bestimmt wird, die beginnt, wenn die Rechenplattform erstmalig eingeschaltet wird.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das wenigstens eine statistische Vorhersagemodell die Verwendung eines statistischen Parameters in einem Vorhersagealgorithmus aufweist, der während einer gegebenen Zeitspanne bestimmt wird und während der Laufzeit der Rechenplattform periodisch eingestellt wird.
- Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der statistische Parameter wenigstens einen statistischen Parameter aufweist, der aus der folgenden Gruppe ausgewählt ist: Speicheranfragen, die für das wenigstens eine Speichermodul an einen Speicherkontroller gestellt werden, Bearbeitungselementnutzung für ein Bearbeitungselement auf der Rechenplattform, Leistungszustand für ein Bearbeitungselement auf der Rechenplattform, Speicherkapazitätsnutzung für ein Bearbeitungselement auf der Rechenplattform und Netzwerkbandbreite auf wenigstens einer Kommunikationsverbindung zwischen der Rechenplattform und einem Netzwerk.
- Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Leistungszustand des Bearbeitungselements einen aus der Gruppe von Suspend-Leistungszustand, Standby-Leistungszustand und Tiefschlafleistungszustand aufweist.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmen des Konfigurationsparameters Erhalten des Konfigurationsparameters von einem Speicherkontroller für das wenigstens eine Speichermodul umfasst, wobei der Konfigurationsparameter wenigstens eine Benutzungskonfiguration für das wenigstens eine Speichermodul aufweist, die aus der folgenden Gruppe ausgewählt ist: Speicher-Interleaving, Speicherspiegelung, Speichersparen und Rangordnungsallokation.
- Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das Überwachen des Betriebsparameters das Überwachen des Betriebsparameters umfasst, indem Information aus wenigstens einem Speicherregister an einem von einem Bearbeitungselement dem Speicherkontroller, einer Netzwerkschnittstelle und dem wenigstens einem Speichermodul erhalten wird.
- Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhalten von Informationen aus dem wenigstens einen Speicherregister an dem Bearbeitungselement die Information umfasst, die wenigstens eine aus der folgenden Gruppe aufweist: Bearbeitungselementnutzung, Bearbeitungselementleistung und Bearbeitungselementleistungszustand.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Überführen des wenigstens einen Speichermoduls in einen aus der Vielzahl von Leistungszuständen es umfasst, dass die Leistungszustände einen Offline-Zustand, einen Online-Zustand, einen Standby-Zustand und einen Suspend-Zustand einschließen.
- Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das wenigstens eine Speichermodul ein voll gepuffertes duales Inline-Speichermodul (fully buffered dual inline memory module, FB-DIMM) ist.
- Vorrichtung, umfassend: einen Speicherleistungsnutzungsmanager, der Logik zum Implementieren von wenigstens einem statistischen Vorhersagemodell aufweist, um Speicherleistungsnutzung für eine Rechenplattform vorherzusagen, wobei das Implementieren Logik einschließt, um: einen Konfigurationsparameter für die Rechenplattform zu bestimmen, indem Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, bestimmt werden; einen Betriebsparameter zu identifizieren, der mit wenigstens einem der Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen assoziiert ist; den Betriebsparameter der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform zu überwachen, indem wenigstens eine Speichertabelle oder ein Speicherregister, das durch ein Betriebsmittel der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform aktualisiert wird, inspiziert wird; und Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform anhand des bestimmten Konfigurationsparameters und des überwachten Betriebsparameters vorherzusagen, wobei der Speicherleistungsnutzungsmanager die vorhergesagte Speicherleistungsnutzung einem Speicherkontroller anzeigt, der auf der Rechenplattform liegt, damit der Speicherkontroller einen gegenwärtigen Leistungszustand wenigstens eines Speichermoduls, das auf der Rechenplattform liegt, in einen aus einer Vielzahl von Leistungszuständen anhand von wenigstens einem Teil der angezeigten Vorhersage von Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform, die aus dem Konfigurationsparameter und dem überwachten Betriebsparameter bestimmt wurden, überführt.
- Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmen des Konfigurationsparameters die Logik umfasst, um den Konfigurationsparameter von dem Speicherkontroller zu erhalten, wobei der Konfigurationsparameter wenigstens eine Benutzungskonfiguration für das wenigstens eine Speichermodul aufweist, die aus der folgenden Gruppe ausgewählt ist: Speicher-Interleaving; Speicherspiegelung, Speichersparen und Rangordnungsallokation.
- Vorrichtung nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das Überwachen des Betriebsparameters die Logik umfasst, den Betriebsparameter zu überwachen, indem Information von wenigstens einem Speicherregister an einem von einem Bearbeitungselement, dem Speicherkontroller, einer Netzwerkschnittstelle oder dem wenigstens einen Speichermodul erhalten wird.
- Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhalten von Information von dem wenigstens einen Speicherregister an dem Speicherkontroller die Information umfasst, Speicherzugriffsmuster für den Speicherkontroller einzuschließen, wobei die Speicherzugriffsmuster die Anzahl von Lese- und Schreibanforderungen aufweist, die der Speicherkontroller für die Rechenplattform in einer gegebenen Zeitspanne abschließt.
- Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Speicherleistungsnutzungsmanager es umfasst, dass der Speicherleistungsnutzungsmanager auf einem eigenen Verwaltungsmikrokontroller untergebracht ist, der auf der Rechenplattform liegt.
- Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Speicherleistungsnutzungsmanager es umfasst, dass der Speicherleistungsnutzungsmanager auf dem Speicherkontroller untergebracht ist.
- Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Speicherleistungsnutzungsmanager es umfasst, dass wenigstens ein Teil eines Servicebetriebssystems auf einem eigenen getrennten Kern oder einem Teil eines Kerns für ein Bearbeitungselement läuft, das unter Verwendung von Virtualisierungstechnologie arbeitet.
- Eine Rechenplattform, umfassend: ein Bearbeitungselement; eine Vielzahl von Speichermodulen; einen Speicherkontroller für die Speichermodule; eine Netzwerkschnittstelle zum Empfangen und Weiterleiten von Daten; und einen Speicherleitungsnutzungsmanager, der Logik umfasst, um ein oder mehrere statistische Vorhersagemodelle zu implementieren, um Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform vorherzusagen, wobei das Implementieren es einschließt, dass die Logik: einen Konfigurationsparameter für die Rechenplattform bestimmt, indem Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, identifiziert werden; einen Betriebsparameter identifiziert, der mit wenigstens einem der Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, assoziiert ist; den Betriebsparameter der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform überwacht, indem wenigstens eine Speichertabelle oder ein Speicherregister, das durch das Betriebsmittel der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform aktualisiert wird, inspiziert wird; und Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform anhand des bestimmten Konfigurationsparameters und des überwachten Betriebsparameters vorhersagt, wobei der Speicherleistungsnutzungsmanager die vorhergesagte Speicherleistungsnutzung dem Speicherkontroller anzeigt, damit der Speicherkontroller einen gegenwärtigen Leistungszustand eines Speichermoduls der Speichermodule in einen aus einer Vielzahl von Leistungszuständen anhand wenigstens eines Teils der angezeigten Vorhersage von Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform überführt.
- Rechenplattform nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmen des Konfigurationsparameters die Logik umfasst, um den Konfigurationsparameter von dem Speicherkontroller zu erhalten, wobei der Konfigurationsparameter wenigstens eine Benutzungskonfiguration für die Vielzahl von Speichermodulen einschließt, die aus der folgenden Gruppe ausgewählt ist: Speicher-Interleaving, Speicherspiegeln, Speichersparen und Rangordnungsallokation.
- Rechenplattform nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass das Überwachen des Betriebsparameters die Logik umfasst, um den Betriebsparameter zu überwachen, indem Information von wenigstens einem Speicherregister an einem von einem Bearbeitungselement, dem Speicherkontroller, der Netzwerkschnittstelle und den Speichermodulen erhaltem wird.
- Rechenplattform nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhalten von Information von dem wenigstens einen Speicherregister an der Netzwerkschnittstelle die Information umfasst, um Netzwerkverkehrsstatistiken für paketbasierte Daten einzuschließen, die von einem Netzwerk, das mit der Rechenplattform durch die Netzwerkschnittstelle verbunden ist, empfangen und dorthin weitergeleitet werden.
- Ein maschinenzugängliches Medium, das Inhalt umfasst, welcher, wenn er von einer Maschine, die auf einer Rechenplattform liegt, ausgeführt wird, die Maschine veranlasst: wenigstens ein statistisches Vorhersagemodell zu implementieren, um Speicherleistungsnutzung vorherzusagen und Leistungsverbrauch für eine Rechenplattform zu reduzieren, wobei das Implementieren einschließt: Bestimmen eines Konfigurationsparameters für die Rechenplattform, indem Betriebsmittel, die auf der Rechenplattform vorliegen, identifiziert werden; Identifizieren eines Betriebsparameters, der mit wenigstens einer der Ressourcen, die auf der Rechenplattform vorliegen, assoziiert ist; Überwachen des Betriebsparameters der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform, indem wenigstens eine Speichertabelle oder ein Speicherregister, das durch das Betriebsmittel der Rechenplattform während der Laufzeit der Rechenplattform aktualisiert wird, inspiziert wird; und Vorhersagen von Speicherleistungsnutzung für die Rechenplattform anhand des bestimmten Konfigurationsparameters und des überwachten Betriebsparameters; und Überführen eines gegenwärtigen Leistungszustands von wenigstens einem Speichermodul, das auf der Rechenplattform liegt, in einen aus einer Vielzahl von Leistungszuständen, wobei das Überführen des gegenwärtigen Leistungszustands wenigstens zum Teil auf einer statistischen Vorhersage von Speicherleistungsnutzung basiert, die aus dem Konfigurationsparameter und dem überwachten Betriebsparameter bestimmt wurde.
- Maschinenzugängliches Medium nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmen des Konfigurationsparameters Erhalten des Konfigurationsparameters von einem Speicherkontroller für das wenigstens eine Speichermodul umfasst, wobei der Konfigurationsparameter wenigstens eine Benutzungskonfiguration für das wenigstens eine Speichermodul einschließt, die aus der folgenden Gruppe ausgewählt ist: Speicher-Interleaving, Speicherspiegeln, Speichersparen und Rangordnungsallokation.
- Maschinenzugängliches Medium nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass das Überwachen des Betriebsparameters das Überwachen des Betriebsparameters durch Erhalten von Information von wenigstens einem Speicherregister an einem von einem Bearbeitungselement, dem Speicherkontroller, einer Netzwerkschnittstelle oder dem wenigstens einen Speichermodul umfasst.
- Maschinenzugängliches Medium nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhalten von Information von dem wenigstens einen Speicherregister an dem Bearbeitungselement umfasst, dass die Information wenigstens ein aus der folgenden Gruppe ausgewähltes Element einschließt: Bearbeitungselementnutzung, Bearbeitungselementleistung und ein Bearbeitungselementleistungszustand.
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