面向云网融合的数据中心能效评估方法

云网融合的加速发展,既推动着数据中心规模快速增长,也带来了巨大的能源消耗.如何制定合理的数据中心能效评估标准已成为指导数据中心能效提升亟需解决的关键问题.针对单一指标很难全面衡量数据中心的能源效率,且不同的数据中心能效指标各有侧重,甚至互相矛盾的问题,提出了将多指标进行融合来综合评估数据中心的能效,采用了主客观结合的赋权方法,为不同的能效指标设置权重,设计了基于云模型的多指标融合评估策略,得到了更加科学、全面的数据中心能效评估结果.最后,利用灰色关联法分析了评估结果与各能效指标之间的关系,分析结果对数据中心能效的提升具有重要的指导意义.     

CPU-GPU MPSoC中使用寿命驱动的OpenCL应用调度方法

近年来，集成CPU和GPU的多处理器片上系统（multiprocessor system-on-chips,MPSoC），凭借兼顾GPU核心的并行计算能力和CPU核心的通用计算能力，已经广泛应用于工业控制、汽车电子、智慧医疗等领域.为了充分发挥CPU-GPU MPSoC的性能，开放计算语言（open computing language,OpenCL）逐渐成为一种主流的应用程序编写标准.然而，在将OpenCL应用部署到CPU-GPU MPSoC的过程中，现有研究工作大多忽略了对芯片温度和使用寿命的管理，导致处理器核心在执行应用时超过了峰值温度，甚至永久性故障的提前发生，无法保证OpenCL应用的长久稳定运行.为了弥补上述缺点，提出了一种包含静态和动态应用调度技术的方法.静态应用调度技术是基于改进交叉熵策略，将OpenCL应用的特性充分考虑在内，有效提高了OpenCL应用设计点的寻优效率.动态应用调度技术是基于反馈控制策略，克服了传统方案中无法有效应对系统运行时新到应用的缺陷，能够最小化新到应用的平均延迟.实验表明,所提方法可以将应用的平均延迟降低34.58%，同时满足温度、能耗、使用寿...