异构集群中CPU与GPU协同调度算法的设计与实现

为有效提高异构的CPU/GPU集群计算性能,提出一种支持异构集群的CPU与GPU协同计算的两级动态调度算法。根据各节点计算能力评测结果和任务请求动态分发数据,在节点内CPU和GPU之间动态调度任务,使用数据缓存和数据处理双队列机制,提高异构集群的传输和处理效率。该算法实现了集群各节点“能者多劳”,避免了单节点性能瓶颈造成的任务长尾现象。实验结果表明,该算法较传统MPI/GPU并行计算性能提高了11倍。     

适用于电网调控系统的轻量级容器技术实现

电网调控系统通过广播/组播方式同步应用状态,传统的开源容器网络无法支持,且传统开源容器体积较大,导致应用迁移和启动耗时长,不能直接用于电网实时调控系统。同时开源容器不支持网络带宽限制,不满足实时系统的可靠性要求。通过研究现有容器技术的实现原理,提出一种轻量级的容器技术,能满足电网实时调控系统的数据同步要求。通过研究虚拟网桥技术实现了跨物理宿主机的广播/组播通信;结合Linux流量控制内核技术和控制组内核技术实现容器网络带宽限制;并通过对私有数据的封装降低容器体积,实现轻量化。最后通过测试验证,该轻量级容器在支持组播/广播通信的同时具备带宽限制的功能,且体积小,迁移快速方便,启动性能上优于传统容器。