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通用图形处理器（General Purpose Graphics Processing Unit ，GPGPU）是一种性价比较高的并行加速处理器，已经在科学计算和各种工程计算领域得到了广泛应用。据统计，HPC Top500中有超过100A采用了Nvidia GPU作为加速部件。随着半导体工艺的不断发展进步，GPU集成了更多的晶体管（NvidiaTesla K20拥有71亿个晶体管），功耗也不断增长，如Nvidia TeslaK20的热设计功耗（Thermal Design Power，TDP）达到了225 W。高功耗意味着需要更加复杂的散热方案，增加了GPU使用成本。在提倡绿色计算的今天，能源作为一种重要的计算资源逐渐引起研究人员关注，对高功耗的GPU进行控制优化具有重要的现实意义。
精准快速地获得GPU功耗数据，是研究GPU功耗相关问题的重要前提。测量GPU功耗可通过在GPU中集成功耗测量电路，该方法所得功耗数据准确，但是需要增加额外硬件电路，增加了制造成本。另一种功耗测量方法是通过功耗测量设备获取GPU功耗，该方法成本高且易受到外部环境因素的干扰。GPU硬件仿真方法也可得到其功耗，但是该方法需耍研究人员精通GPU硬件架构，并且GPU仿真通用性差。
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