Come può il benchmark HEPscore diventare più green?

Il mondo della fisica delle particelle usa enormi centri di calcolo per simulare collisioni subatomiche. Il benchmark HEPscore misura quanto velocemente questi sistemi risolvono i problemi tipici del settore, ma finora non considerava quanta energia consumano. Ora gli scienziati hanno aggiunto un’estensione che registra il consumo energetico senza dover aprire i server o chiedere permessi di amministratore.

Il trucco sta nell’interfaccia RAPL (Running Average Power Limit) presente nei processori più recenti: legge direttamente la potenza assorbita dal chip. Se RAPL non è disponibile, il software passa a metodi alternativi, come la lettura di sensori di sistema o l’uso di strumenti di monitoraggio esterni. Per verificare l’accuratezza, i ricercatori hanno confrontato i dati software con misurazioni hardware collegate alla rete elettrica, ottenendo una forte correlazione su diverse piattaforme.

Il risultato è un report HEPscore arricchito da metriche come HEPscore/Watt, che mostrano non solo la velocità ma anche l’efficienza energetica. Questo aiuta i gruppi di ricerca a scegliere hardware più green e a pianificare le risorse in modo più sostenibile, rispondendo alle richieste del HEPiX Benchmarking Working Group. In pratica, ora è possibile confrontare i supercomputer non solo per la potenza di calcolo, ma anche per la loro “impronta ecologica”.

L’estensione energetica di HEPscore sfrutta l’interfaccia RAPL, introdotta da Intel con la microarchitettura Sandy Bridge e successivamente adottata da AMD. RAPL fornisce tre contatori principali: Package, Core e DRAM, ciascuno con una risoluzione temporale di pochi microsecondi. Il software legge questi registri tramite MSR (Model Specific Register) usando istruzioni privilegiate, ma la libreria implementata incapsula le chiamate in modo da non richiedere permessi di root, grazie a un driver di lettura a livello utente.

Quando RAPL non è presente, il sistema ricade su alternative come lm-sensors su Linux o l’API Power Management su Windows, che estraggono dati da sensori di tensione e corrente integrati nella scheda madre. In assenza di entrambi, è possibile collegare un wattmetro esterno (es. Yokogawa WT310) e sincronizzare i timestamp con il carico di lavoro HEPscore.

La validazione è stata condotta su tre classi di hardware: un cluster basato su Intel Xeon Scalable, un nodo ARM64 con CPU Neoverse e un server AMD EPYC. Per ciascuna piattaforma, sono stati eseguiti i benchmark standard (event generation, detector simulation) e i valori di energia sono stati confrontati con le letture del wattmetro. L’errore medio assoluto è risultato inferiore al 3 %, dimostrando l’affidabilità del metodo software.

L’integrazione dei dati energetici avviene al termine del benchmark, generando un file JSON con campi “energy_joules”, “duration_seconds” e “hepscore_per_watt”. Questo formato è compatibile con gli strumenti di analisi del HEPiX Working Group, consentendo confronti cross‑platform e decisioni informate su acquisti hardware, ottimizzazione del carico di lavoro e riduzione dell’impronta carbonica dei data center di fisica delle alte energie.