Predição de Consumo Energético de Aplicações OpenMP em Máquinas Multi-core com Aprendizado de Máquina - Queiroz, Fellipe; Damasceno, Erick; Siqueira, Luan; Amaris, Marcos; Rodrigues, Thiago (Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2024: Anais Estendidos do XXV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2024)
O trabalho analisa o consumo energético de aplicações OpenMP em máquinas multi-core usando regressão polinomial, destacando que essa técnica é mais eficaz que a linear para prever o consumo de energia. A CPU consome entre 82% e 88%, e a DRAM entre 11% e 17%. Com valores de MAPE próximos de 1%, a regressão polinomial de grau 3 se mostrou eficiente. Não houve correlação direta entre tempo de execução e consumo, sugerindo que otimizações na distribuição de tarefas podem reduzir o consumo energético sem afetar a eficiência.