一种基于任务区分的仿真资源调度策略研究

在如今的大规模并行计算中,一般都会使用巨型机作为仿真工具,而巨型机计算资源的有效调度能很大程度地提高仿真计算速度和资源的使用效率.首先针对当今主流巨型机的结构特点,设计了一种集中控制分布式代理部署的并行计算资源调度结构,然后根据系统提交审核的仿真计算作业的任务重要性,提出了一种根据任务区分的计算资源自适应调度策略机制和实现策略机制的主要关键算法.通过并行计算仿真的对比和分析,验证了调度策略有较好的实际应用效果.     

基于性能量化矩阵的计算网格作业调度算法研究

提升计算网格系统运行效率的关键在于作业调度算法,如何综合各种因素使得调度策略更为全面是一个有挑战性的问题.通过建立网格资源性能量化矩阵,构建了一个作业调度模型,并基于此模型给出了一个具体的作业调度算法.通过性能分析和实验仿真,该算法在运行时间、占用资源等方面都有较大的改善,能较好地适应网格系统的动态性和可扩展性特点,提高了作业调度效率.     

动态自适应网格调度算法

利用大量的计算资源,网格具有高性能低费用的计算优势,但是合理的调度方案是充分利用网格资源的关键因素。提出基于模拟退火算法的动态自适应网格调度算法,根据网格资源和作业的动态特性,进行分批调度,根据调度过程中部分调度信息动态自适应地修改算法参数,设计邻域结构,优化作业完成时间。最后通过GridSim仿真环境和其他算法进行比较,获得较好结果。     

一类航天器控制系统反馈调度方法研究

针对目前航天器控制系统普遍采用静态调度方式,不能够及时调整计算资源分配的问题,提出了一种基于执行时间测量的计算资源反馈调度算法。该方法一方面保证航天器在工作时间段控制精度达到指标要求,另一方面能够动态调整计算资源与控制增益,降低系统功耗。同时在计算机发生故障时保证航天器控制系统稳定运行。最后通过仿真分析验证了方法有效性。     

基于Openstack的高能物理虚拟计算集群系统及应用

高能物理计算是典型的高性能计算的应用,运行时需要大量的CPU资源。如果系统的CPU资源利用率不高,会使得计算效率大大下降。传统的高能物理计算环境资源管理是静态的,很难同时满足突发、批处理、CPU密集型、数据密集型等不同类型的作业对于不同的物理资源的需求。文中基于Openstack构建的虚拟计算集群系统,实现以CPU核为粒度进行调度作业,根据当前的作业和虚拟资源情况,动态调度资源,大大提高了资源的利用率。首先介绍本系统的相关研究工作,包括KVM虚拟机的测试优化、高能物理作业在虚拟机上的性能测试及高能物理公共服务云IHEPCloud,这些工作进一步表明了高能物理实验的数据分析在虚拟机上的性能是完全可以被接受的;然后详细介绍了虚拟计算集群系统的设计与实现;最后给出虚拟机计算集群在高能物理计算中的实际应用情况,证明了虚拟计算集群系统能很好地满足高能物理的计算需求。     

基于自适应蚁群算法的JSP问题仿真研究

研究车间作业调度优化问题,以实现资源优化配置。针对提高生产效率,缩短周期,降低成本,传统蚁群算法应用于JSP(车间作业调度问题)易出现停滞和陷入局部最优,以致作业调度效率低。为改善传统蚁群算法在车间作业调度的状况,提高车间作业调度效率,提出一种基于自适应蚁群(AACA)优化的车间作业调度算法模型。算法在基本蚁群算法中引入一种新的自适应机制,用于车间作业调度中。AACA在迭代初期快速搜索,可对后期精细寻优,克服了传统调度算法搜索JSP最优解时出现的收敛速度慢、精度不高的缺陷,对照实例进行仿真。仿真结果表明,采用的AACA调度算法在迭代100次以内能找到最优解或满意解,收敛速度快,精度高,优于传统的调度方法 GA、SA和SB,提高了作业调度效率,验证了AA-CA在实际生产中的有效性和实用性。     

面向分布对象存储结构的高性能计算系统资源管理方法

当前的高性能计算系统的资源管理和调度关注的焦点是计算资源,然而随着高性能计算系统的规模增大和计算能力增强,其I/O瓶颈问题日益突出.由于高性能计算系统的存储结构多样性带来了存储资源管理分配的难题,在目前主流的资源管理系统中尚未有针对I/O存储资源的调度和管理.随着对象存储结构的发展和广泛使用,大多数主流高性能系统采用分布对象存储系统,研究对分布对象存储系统的管理并结合资源管理系统,实现面向存储的作业优化调度,对提升高性能计算系统的实际性能有重要意义.针对具有分布对象存储结构的高性能计算系统,研究面向分布存储的资源管理方法,在作业调度和资源分配时考虑不同应用的I/O需求,通过建立分布对象存储资源模型和应用程序I/O能力需求模型,并在资源调度和分配上根据不同的I/O应用级别,为作业分配合适的存储资源,设计并实现基于I/O能力分级的作业调度和资源分配算法.系统测试表明:该方法可以显著提高多作业环境下应用的性能,保证应用程序的性能稳定性,提高系统的吞吐率.     

高性能计算与作业调度技术在核电工程领域的应用

介绍了工程计算的主要技术以及高性能计算与作业调度技术在核电工程领域的应用。通过高性能计算集群与作业调度系统的技术实现,将设计和仿真相关的软硬件环境进行统一规划和实施,为设计人员提供高效统一、安全可靠的高性能计算环境和许可证使用平台,实现了软硬件最大程度的共享,从而提高IT投资回报和生产效率。     

基于优先级的抢占式并行调度算法设计与分析

并行作业调度系统负责对高性能计算系统中作业队列的管理。其核心功能是在每次调度发生时，选择下一个被执行的作业。最简单的调度算法是先来先服务（FCFS）。但这种方法的缺点是资源利用率很低。解决这个问题，目前常用的算法有EASY Backfilling。但EASY算法也存在两个缺陷：要求用户估计作业运行时间和偏爱小作业。针对这两个问题，本文设计了一种新的调度方法：基于优先级的抢占式并行调度（Priority-based Preemptive Scheduling），并实现了两种算法的模拟系统，从性能和公平性两个角度对PPS算法和EASY算法进行了比较分析，表明了PPS算法的有效性。     

高能物理云平台中的弹性计算资源管理机制

虚拟化技术作为一种新的资源管理技术,正在高能物理领域得到越来越广泛的应用。静态虚拟机集群方式已经逐渐不能满足多作业队列对于计算资源动态的需求。为此,实现了一种云计算环境下面向多作业队列的弹性计算资源管理系统。系统通过高吞吐量计算系统HTCondor运行计算作业,使用开源的云计算平台Openstack管理虚拟计算节点,给出了一种结合虚拟资源配额服务,基于双阈值的弹性资源管理算法,实现资源池整体伸缩,同时设计了二级缓冲池以提高伸缩效率。目前系统已部署在高能所公共服务云IHEPCloud上,实际运行结果表明,当计算资源需求变化时系统能够动态调整各队列虚拟计算节点数量,同时计算资源的CPU利用率相比传统的资源管理方式有显著的提高。     

航天器材料及器件地面模拟试验数据库系统设计与实现

针对航天器材料及电器元件地面模拟试验数据资源的汇聚与共享,提出航天器材料及器件地面模拟试验数据库系统的设计与实现。根据地面模拟试验数据库系统的业务需求和技术指标制定设计方案,基于B/S架构,采用VUE.js、EXT.js、JAVA、Python等框架或技术语言进行开发。通过对系统的开发和测试,实现了数据汇聚、数据组织与存储、数据分析、数据提取、信息共享等功能,具备展示形式丰富多样化、分析算法自定义以及数据提取智能化等特点,验证了设计方案的可行性。地面模拟试验数据库系统满足对航天器材料与电器元件的基本性能参数数据和试验/仿真数据的大批量收录要求,提升了试验数据服务水平,对于相关领域的数据库系统设计具有一定的参考价值和借鉴意义。     

基于Prim算法的通信网络架设仿真研究与应用

为了更好地提高通信网络架设实际问题的工作效率,进行了通信网络架设过程的仿真研究.通过算法的比较选择,对通信网络构架进行了动态规划.以最小代价生成树普里母算法为研究基础,采用数据结构的分析方法进行假设论证.文中结合通信网络构架的实际具体问题,讨论了网络规划中线路权重的选取方法,并在C语言环境下设计了适用于各个城市网络的节点-支路邻接表的数据存储结构.经实例验证,该方法具有计算速度快的优点并有效减少资源浪费,不仅可以保证通信网络架设工作效率,而且可以有效提高通信网络架设经济效益.     

基于代理的航天器自主运行仿真系统设计与验证系统设计

针对目前航天器自主健康管理功能测试过程中,由于故障模拟手段不足造成测试覆盖率低,测试项目不完备,测试效率低等问题,提出一种基于代理的航天器自主健康故障仿真验证系统设计方案;基于该方案实现的故障仿真系统支持根据通用化航天器自主健康故障检测模型,严格按逻辑和时序,无延迟、持续的向全实物或半实物测试系统自动注入故障状态表征参数,模拟航天器整器或任意分系统、单机、软件的故障状态,模拟弥补了长期以来在实物测试环境下,整器故障模式测试覆盖率低,测试用例复用性差的问题;实践证明,此方法能将测试覆盖率提升至95%以上,并将测试时间缩短至传统方式的1/6,有效提升被测航天器产品可靠性。     

基于动态虚拟机模型的云计算调度方法

将虚拟机加入云计算环境,可充分利用云计算的资源共享优势及其并行、分布计算功能;提出了一种可根据需要动态添加或删除虚拟机的模型系统,可有效节约云计算的使用费用,提高成本效率;研究了可用于本模型系统的两种资源调度算法——自适应先到先得（Adaptive First Come First Serve,AFCFS）和最大者优先（Largest Job First Served,LJFS）算法,尽量避免不必要的延迟,最大可能地提高系统性能,因为这对于分布式系统资源调度算法十分重要;模拟实验中采用了响应时间、等待时间、到达率等性能指标及性价比这一成本指标,比较了几种算法的性能效率,研究验证了模型系统的成本效率。实验结果表明几种算法可高效地运用于云计算环境,并能提高系统性能效率和成本效率。     

功耗分析仿真软件设计与实现

设计并自主开发一个功耗分析仿真软件,完成对硬件描述语言实现的密码算法IP核进行功耗仿真分析。用软件仿真功耗分析攻击,可以在嵌入式加密芯片的设计阶段评估设计方案和抗功耗分析攻击的性能,提高工作效率,降低开发时间和成本,具有很高的实用价值。该软件已经实现了几种常用密码算法及其改进后加密算法的一阶功耗分析和高阶功耗分析功能。经测试得到的仿真结果与理论分析出来的攻击结果相符合,实现了本软件的设计目标。     

一种新型的LTE系统干扰协调算法

为了解决LTE多小区系统在重度边缘负载情况下所承受的严重的小区间干扰问题,提出了一种基于小区边缘用户数的干扰协调调度算法ICPF。该算法在软频率复用干扰协调场景下提出了改进型资源分配以及二次调度思想,在初步分配资源的基础上进行频率资源二次调整,并有效地与调度算法结合起来。仿真结果表明,ICPF算法能在保证频谱利用率的前提下,提高小区边缘用户性能以及多用户分集的效果。     

SMS云网关负载感知弹性伸缩控制算法

SMS短信网关（Short Message Service,SMS）具有并发量大、峰值高、难预测以及消耗资源量大的特点,如何保障系统高效、稳定运行一直是电信运营商致力解决的关键问题之一.本文提出了一种能够通过云计算平台动态资源控制能力,实现负载感知的弹性SMS云网关设计方案及弹性控制算法,提升了SMS短信网关服务质量目标保障效率,以及资源利用率.仿真环境下测试结果显示相比现有算法,弹性控制算法执行效率更高,集群规模随资源利用率抖动性更小.     

一种多agent网络中的分布式联盟形成算法

针对多agent系统的具体网络结构,提出一种分布式联盟形成算法。首先,每个agent向自己邻居任务中“信价比”最高的任务提出加入申请,形成潜在联盟;当联盟资源大于对应任务的资源需求时,使相应agent退出当前联盟,转而选择“信价比”次高的任务,从而提高联盟形成的可能性。仿真实验结果表明,与其他方法相比,所提出的算法能大幅提高系统效率和收益。