云计算环境任务调度方法研究综述

随着应用程序计算需求的快速增长,异构计算资源不断地增多,任务调度成为云计算领域中重要的研究问题。任务调度负责将用户任务匹配给合适的虚拟计算资源,算法的优劣将直接影响响应时间、最大完工时间、能耗、成本、资源利用率等一系列与用户和云服务供应商经济利益密切相关的性能指标大小。针对独立任务和科学工作流这两类云环境主流任务,结合不同云环境特征对任务调度算法研究进展进行综述和讨论。回顾梳理已有的任务调度类型、调度机制及其优缺点;归纳单云环境和混合云、多云及联盟云等跨云环境下任务调度特征,并对部分相关典型文献的使用方法、优化目标、优缺点等方面进行阐述,在此基础上讨论各个环境下任务调度研究现状;进一步对各类环境下文献使用的调度优化方法进行梳理,明确其使用范围;总结并指出需要对计算数据密集型应用在跨云环境下的任务调度研究进行重点关注。     

研究型大学计算机程序设计系列课程体系建设

提出以培养计算思维为主线、以激发学术志趣为核心、以引领计算人生为目标的指导思想,构建以学生为中心的多维度、多层次、系统连贯的计算机程序设计系列课程体系,介绍系列课程中各个教学环节的具体改革措施。     

thGridJob:面向空间信息网格的SOA结构任务框架

文章提出了一种基于SOA结构的任务框架来支持空间信息网格(SIG)中的长时间处理服务并将其命名为thGridJob。thGridJob采用三层结构,为用户和任务开发者提供了不同的编程接口。用户可以通过一系列的Web服务操作来提交和控制任务实例,任务开发者可以使用Java语言、脚本语言和工作流描述语言来开发任务实例。文章还采用Java语言开发设计和实现了一个thGridJob实现以及一个基于Web的用户界面,为SIG用户和任务开发者服务。     

存储系统模拟器SiMemSy的设计与实现

由于存储器间距日益扩大 ,存储系统对计算机系统整体性能的影响越来越严重 ,存储系统模拟器的研究与开发也日益重要 .传统的模拟器更多地将注意力集中于对 Cache的模拟 ,而对存储系统整体的模拟不够 .为了模拟并分析存储系统各部分的性能与其对存储系统整体性能的影响 ,本文设计并实现存储系统模拟器 Si Mem Sy(SImulator ofMEMory SYstem) .实验表明 ,Si Mem Sy可以准确、高效地对存储系统进行模拟并得到可信的结果     

基于FPGA的异步FIFO的设计方案及性能

分析了电子电路设计中异步FIFO设计的两个关键性难点:避免亚稳态现象的出现和空满状态的判断。为解决这两个问题,文中提出了四种方案:基于格雷码、基于移位码的、基于状态标志和基于区间地址的设计方案。设计方案均采用VHDL实现,并在FPGA的基础上进行仿真验证。结果显示这四种方案虽性能迥异,相差较大,但都有其独特的优势之处,能较好的完成异步FIFO的功能。     

面向超大规模并行模拟的LBM计算流体力学软件

格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)是一种基于介观模拟尺度的计算流体力学方法,已被广泛用于理论研究和工程领域。提高LBM计算流体软件的并行模拟能力,是高性能计算及应用研究中的一项重要内容。该研究基于"神威·太湖之光"超级计算系统,设计并实现了一套高效扩展的LBM计算流体力学软件。针对国产众核处理器SW26010的架构,文中设计了以下几种提高SWLBM方针速度和可扩展性的多级并行技术,包括面向19点stencil的数据复用、碰撞过程向量化、主从异步并行通信计算隐藏等。基于以上并行优化方案,文中测试了高达56 000亿网格的数值模拟,SWLBM软件持续浮点计算性能达到4.7 PFlops,软件模拟速度提高了172倍。相比百万核心10 000*10 000*5 000网格风场模拟,SWLBM整机千万核心的并行效率可达87%。测试结果表明,SWLBM有能力为工业应用提供实用的大规模并行模拟解决方案。     

SCO-GADL:一种用于科学计算的网格工作流描述语言

应用开发的难度一直是制约网格技术成为科学计算基础设施的主要因素之一。虽然网格工作流等诸多技术的使用能够在一定程度上降低网格应用开发的难度,但是大多数网格应用所采用的基于流程的应用描述模型仍然是网格应用开发的一个主要障碍—尤其是对那些通常情况下不擅长编程的科学家们。为了降低网格应用开发的难度,提出了一种基于数据依赖关系的网格应用描述模型,力图使网格应用的描述更加符合科学工作者的思维习惯。在此基础上,设计和实现了一种被称作scc}UanL的工作流描述语言及其执行引擎。该引擎采用核心一插件体系结构,能够使用在多种网格平台之中,为科学工作者提供一种方便、易用和快捷的网格应用开发工具,以便使网格中聚集的各种资源更加高效地进行科学研究。     

基于服务网关的虚拟服务缓存的研究和应用

在面向服务的体系结构(SOA)中,服务作为模块之间的接口,其调用性能的重要性日益突出．为提高服务调用的性能,经常使用服务网关构建服务集群,通过部署在网关上的调度器,来实现服务集群的负载平衡．文章针对Web服务中常见的数据服务和信息服务,设计了一种基于服务网关的面向时间的虚拟服务缓存模型,通过定量的分析证明该模型能够有效缩短可缓存服务的平均响应时间．实验表明,该模型具有普遍性,在实际应用中已取得良好的效果．     

遥感大数据的基础设施：集成、管理与按需服务

随着遥感技术的不断进步,遥感数据的数据量越来越大,种类越来越多,分布越来越分散,遥感应用的复杂程度和个性化程度也不断提高,遥感正在走向大数据时代.而目前遥感数据基础设施在容量、可扩展性、易用性和性能等方面都难以满足遥感应用的需求,成为了遥感科学与工程从获取到最终产品这个流程中的瓶颈.为此,首先从遥感数据的本质出发,讨论了遥感数据基础设施应当具备的分布、异构、时空连续和按需数据处理等特性,并依据遥感数据基础设施的基本服务单元、分布性、时空连续性和按需处理支持能力将遥感数据基础设施分成6类.其次,针对这6类遥感数据基础设施展现出的特性,设计了实现这些基础设施可以采用的体系结构,并指出了其中实现的技术难点和解决思路.最后,就遥感数据基础设施设计和实现过程中涉及到的数据收集与整合、数据组织与管理、数据服务接口、按需数据处理等方面的技术方案进行了深入的讨论.在这些技术的支持下,遥感数据基础设施能够做到分布化、智能化和平台化,支持遥感科学的合作研究和工程上的协同应用.     

填补存储器间距的一种方法——前瞻性Cache

近年来CPU速度的提高远远超过了主存,CPU与主存之间的速度差距（称存储器间距－MeoryGap）越来越大,先进的高性能Cache结构的研究对于提高系统性能显得更加重要;在传统的Cache中,仅仅依靠程序扫行时访存指令流地下的局域性保证较高的Cache命令中率,使得Cache命中率的提高受到限制,本文提出了一种新型的“前瞻性Cache”,对即将执行的指公进行提前分析,并尽可能地在Load类指令尚未实际执行这前将所需的数据预先装和Cache,这样可以提高Cache的命中率,本文阐述了前瞻性Cache结构的方案,提出了定量的评价参数,并开发了软件工具对该结构进行模拟分析,模拟检验证明,这种方法能在不扩大处理机芯片上Cache容量的基础上,进一步提高动态执行中Cache的性能,对于填补存储器间距和提高系统性能可以起到较大作用。