Predição de consumo energético de aplicações OpenMP em máquinas multi-core usando técnicas de regressão de aprendizado de máquina

O campo de pesquisa em Green Computing, que visa tornar a computação mais sustentável e ecologicamente correta, tem sido impulsionado pela crescente integração de tecnologias de processamento e armazenamento de dados em larga escala. A complexidade crescente e o volume massivo de dados provenientes de diversas fontes têm desafiado as infraestruturas tradicionais, levando à exploração de plataformas Multi-core. Apesar do significativo aumento no desempenho e na eficiência energética com a utilização das máquinas multi-core, ainda assim, devido à crescente demanda de consumo, os gastos energéticos atingiu valores elevados. Neste estudo, descobrimos que modelos de regressão polinomial são mais eficazes que os lineares para prever o consumo de energia, especialmente em dados complexos. Além de que, a CPU é o maior consumidor de energia, sugerindo a necessidade de otimização ou uso de GPUs. Não encontramos uma correlação direta entre o tempo de execução e o consumo de energia, sugerindo que aplicações demoradas podem ter gastos menores, devido a otimizações. A análises de agrupamento dos benchmarks indicaram padrões de consumo semelhantes, úteis para otimizações futuras. A regressão polinomial de grau 3 foi eficiente em muitos casos, porém a eficácia varia com a quantidade de dados, e modelos personalizados de dados se mostraram mais eficientes do que abordagens unificadas.