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通用圖形處理器（General Purpose Graphics Processing Unit ，GPGPU）是一種性價比較高的并行加速處理器，已經在科學計算和各種工程計算領域得到了廣泛應用。據統計，HPC Top500中有超過100A采用了Nvidia GPU作為加速部件。隨著半導體工藝的不斷發展進步，GPU集成了更多的晶體管（Nvidia Tesla K20擁有71億個晶體管），功耗也不斷增長，如Nvidia TeslaK20的熱設計功耗（Thermal Design Power，TDP）達到了225 W。高功耗意味著需要更加復雜的散熱方案，增加了GPU使用成本。在提倡綠色計算的今天，能源作為一種重要的計算資源逐漸引起研究人員關注，對高功耗的GPU進行控制優化具有重要的現實意義。
精準快速地獲得GPU功耗數據，是研究GPU功耗相關問題的重要前提。測量GPU功耗可通過在GPU中集成功耗測量電路，該方法所得功耗數據準確，但是需要增加額外硬件電路，增加了制造成本。另一種功耗測量方法是通過功耗測量設備獲取GPU功耗，該方法成本高且易受到外部環境因素的干擾。GPU硬件仿真方法也可得到其功耗，但是該方法需耍研究人員精通GPU硬件架構，并且GPU仿真通用性差。
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