浮動小数点演算とデータ転送の現在および将来のエネルギーコストをモデル化するための参考資料

CPU、メモリ、ネットワーク、ストレージ全体にわたる浮動小数点演算とデータ転送の現在および将来のエネルギーコストをモデル化するための最も重要な文献とスライドのリファレンスを探しています。この質問をコミュニティウィキとしてマークしました。各回答を次の形式に制限することをお勧めします。

タイトル、著者、場所/会議/ジャーナル、年、DOI / URL、論文またはプレゼンテーションが私の要求に関連して提供する情報の要約。

これらの種類の数値が必要なエクサスケールコンピューティングに関するパネルやレポートは数多くあります。DoEから出された（またはDoE用に作成された）レポートを探します。また、http：//www.exascale.orgに関連するものがあるかもしれません。

オンラインで検索エンジンが見つけることができる多くの情報があります。ボールを転がすための3つのヒットは次のとおりです。

• http://dx.doi.org/10.1109/TC.2010.121
• http://smartech.gatech.edu/bitstream/handle/1853/45737/GT-CSE-2012-01.pdf
• http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2425676.2425691

IEEE MICRO 2011のペーパー「GPUと並列コンピューティングの未来」では、各浮動小数点演算で最先端のCPUとGPUがそれぞれ〜1700pJと〜225pJを負担することが示されています。

異なるメモリ（SRAM、PCM、eDRAMなど）でのデータストレージ/アクセスコストについては、CACTIやDESTINY（私はDESTINYの共同開発者です）などのツールを使用する必要があります。また、McPATツールはプロセッサ全体のエネルギー消費のモデル化に使用できますが、DRAMSim2はメモリのみのモデルです。あなたが見ているかもしれないものは、これらの組み合わせまたは修正を通じて達成されるかもしれません（それらはオープンソースです）。他にもたくさんありますが、これらから、Googleの学者を通じて関連する参照を見つけることができます。