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异构调度可使大规模计算系统采用并行方式聚合广域分布的各种资源以提高性能.传统调度目标追时限约束求高性能而忽视高效能,远不能适应绿色计算科学发展要求.因此,本文在理论上一方面建立融合能效感知的调度模型;另一方面提出适于超计算机混合体系的多学科背景的元启发式优化算法.从技术上解决了面向不同环境目标的调度实施条件界定及调度指标(时间、能耗)实时变化描述等问题.大量仿真实验结果表明:与三个元启发式调度器相比,论文方法在能效及可扩展等方面优势明显;对于高维实例,整体性能改善分别达到8%,15%和17%. 相似文献
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支持绿色异构计算的能效感知调度模型与算法 总被引:1,自引:0,他引:1
异构调度可使大规模计算系统采用并行方式聚合广域分布的各种资源以提高性能.传统调度目标追求高性能而忽视高效能,远不能适应绿色计算科学发展新要求.因此,在理论上,一方面基于对动态频率和电压等系统参数的精细表述及有效量化,建立面向协同异构计算且易于复用的能效感知云调度模型;另一方面,提出并实现适于超计算机混合体系的多学科背景的元启发式多目标全局优化算法.从技术上解决了面向不同环境目标的云调度实施条件界定及其调度指标(时间、能效)实时变化描述等问题.大量仿真实验结果表明:与3个元启发式云调度器相比,该方法在能效及可扩展等方面优势明显;对于高维实例,整体性能改善分别达到8%,12%和14%. 相似文献
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虚拟云高性能向高效能计算演进,已是环境保护、人类可持续发展的迫切需求.然而目前,一方面,硬件级物理节能空间需要适度延展;另一方面,以遗传或人工免疫算法为代表的元启发式调度中间件大多存在进化动力不足,以致收敛性和分布性冲突难平衡等瓶颈.事实上,每个候选解(调度方案)都蕴含一定的物理反馈效应,而拟配资源的非线性和异构性,则意味着不同方案间与能效相关的实时动态反馈的巨大差异化.因此,尊重科学规律,巧妙地借力于硬件节能原理,给算法优化动力注入新能量,并进一步增强软件方法的节能主导性,是本文研究方法;继而提出一种着眼于软硬件节能原理深度融合的新的绿色异构调度算法(GHSA_di/Ⅱ),以多角度、全方位提升元启发式算法之协同进化模拟的内驱力.大量仿真实验结果显示:无论对于数据密集型还是计算密集型实例,GHSA_di/Ⅱ算法较其他3种元启发式异构调度算法,在整体性能、节能降耗以及可扩展性等方面都具明显优势. 相似文献
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