【摘要】：隨著能耗管理成為可靠和綠色計算的重要課題,能耗感知調(diào)度方法以其低成本和可行性引發(fā)關(guān)注.目前,網(wǎng)格環(huán)境下依賴任務(wù)的能耗感知調(diào)度研究具有極大的挑戰(zhàn)性,其需要平衡應(yīng)用的優(yōu)先約束性、海量數(shù)據(jù)傳輸、系統(tǒng)的異構(gòu)性和不同性能指標(biāo)的沖突性的關(guān)系.提出的網(wǎng)格依賴任務(wù)的能耗有效調(diào)度(energy-efficient scheduling of grid dependent tasks,ESGDT)算法旨在優(yōu)化應(yīng)用執(zhí)行時間的前提下降低應(yīng)用執(zhí)行能耗,能有效解決上述問題.通過任務(wù)復(fù)制和漸進(jìn)比例因子減少通信時間和通信能耗,同時兼顧應(yīng)用復(fù)雜的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系;適應(yīng)芯片微型化和多核技術(shù)的發(fā)展趨勢,采用動態(tài)電源管理技術(shù)減少任務(wù)執(zhí)行的靜態(tài)能耗;任務(wù)復(fù)制條件、漸進(jìn)比例因子和微調(diào)原則均適時兼顧時間和能耗兩個相互沖突的調(diào)度指標(biāo),并提出自適應(yīng)和動態(tài)映射方法適應(yīng)異構(gòu)計算環(huán)境.模擬實驗表明,較HEFT,EETDS和HEADUS算法,ESGDT算法不僅沒有影響調(diào)度的時間性能,還可進(jìn)一步降低應(yīng)用執(zhí)行能耗.
[Abstract]:As energy consumption management has become an important issue in reliable and green computing, energy-aware scheduling has attracted attention due to its low cost and feasibility. At present, the research of task-dependent energy-aware scheduling in grid environment is very challenging. It needs to balance the priority constraint of application, the mass data transmission, the heterogeneity of the system and the conflict of different performance indicators. An energy-efficient scheduling (energy-efficient scheduling of grid dependent tasks,ESGDT) algorithm based on grid dependent tasks is proposed to reduce the energy consumption of application execution on the premise of optimizing application execution time, which can effectively solve the above problems. The communication time and communication energy consumption are reduced by task replication and progressive scaling factor, and the complex data dependency is also taken into account. To adapt to the trend of microchip miniaturization and multi-nuclear technology, dynamic power management technology is used to reduce the static energy consumption of task execution. Task replication conditions, progressive scaling factors and fine-tuning principles all take into account time and energy consumption, and adaptive and dynamic mapping methods are proposed to adapt to heterogeneous computing environments. Simulation results show that compared with HEFT,EETDS and HEADUS algorithms, ESGDT algorithm not only has no effect on scheduling time performance, but also can further reduce application execution energy consumption.
【作者單位】： 山東電力集團(tuán)公司電力科學(xué)研究所;山東大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61070017) 山東大學(xué)研究生自主創(chuàng)新基金項目(yzc09063)
【分類號】：TP393.06

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