Spark 2.x机器学习实战：GPU定频与Devfreq框架

"该资源是一份关于掌握Spark 2.x机器学习的无水印PDF教程，其中涉及到设备频率电压管理的细节，特别是针对RK（Rockchip）芯片的DVFS（动态电压频率调整）机制。" 在机器学习领域，Spark 2.x是一个广泛使用的分布式计算框架，它提供了一整套用于数据处理、分析和机器学习任务的工具。在运行这些任务时，优化硬件性能和降低功耗是至关重要的，特别是在移动设备或嵌入式系统中。文档提到的DVFS技术就是一种有效的方法，它允许系统根据负载动态调整处理器的电压和频率，从而达到性能与能耗的最佳平衡。 6.1 如何查看频率电压表 通过执行特定的命令，例如在RK平台中，可以查看设备的频率和电压状态。这通常涉及读取`/sys/kernel/debug/opp/opp_summary`等系统文件，以获取设备当前的频率、目标电压、最小和最大电压等信息。 6.2 如何定频 定频是DVFS的一种应用，目的是固定处理器在某一特定频率运行，以达到稳定性能或节能的目的。方法之一是修改OPP（Operating Points）表，禁用不必要的频率，仅保留所需的单一频率。以GPU为例，若要将其定频在400MHz，就需要配置相应的OPP表项。 OPP表是设备支持的不同工作点的列表，包括每个频率对应的电压、最小电压和最大电压。通过增加、删除OPP表项，或者根据泄漏电流（leakage）、温度和电压-温度映射（PVTM）以及IR-Drop等因素调整电压，可以实现对设备性能和能耗的精细控制。此外，还可以根据场景、负载或VOP（Video Output Processor）带宽的变化来设定不同的变频策略。 这份PDF教程详细介绍了如何在Spark 2.x环境中利用DVFS技术对设备进行频率和电压的管理和优化，特别是针对RK芯片的实践操作，对于进行嵌入式系统或移动设备上的机器学习应用开发具有很高的参考价值。通过理解和运用这些知识，开发者能够更好地控制硬件资源，提升系统的效率和能效比。