本文選題：能耗控制 + GPU集群�。� 參考：《電子學(xué)報(bào)》2015年10期

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,GPU集群作為一種高效的并行系統(tǒng)被應(yīng)用到大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算中.能量是實(shí)時(shí)計(jì)算時(shí)重要的資源,GPU集群的能耗優(yōu)化及實(shí)時(shí)消減成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題.從集群全局角度引入模型預(yù)測(cè)控制策略,并建立閉環(huán)反饋機(jī)制的多輸入多輸出控制器.通過(guò)調(diào)整計(jì)算頻率和改變活躍流多處理器來(lái)改變能耗狀態(tài),利用反饋和滾動(dòng)優(yōu)化機(jī)制完成對(duì)未來(lái)的控制預(yù)判,實(shí)現(xiàn)消減冗余能耗的目標(biāo).實(shí)驗(yàn)表明:控制模型的精度和節(jié)能效果優(yōu)于基準(zhǔn)模型,而且具有較好的穩(wěn)定性,適合應(yīng)用到大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算中.
[Abstract]:With the development of big data technology, GPU cluster, as an efficient parallel system, is applied to large-scale data real-time computing. Energy optimization and real-time reduction for GPU cluster is a challenging problem in real-time computing. The model predictive control strategy is introduced from the global point of view of the cluster, and a closed-loop feedback multi-input and multi-output controller is established. By adjusting the calculation frequency and changing the active stream multiprocessor to change the state of energy consumption, the feedback and rolling optimization mechanisms are used to complete the control prediction of the future, and the goal of reducing redundant energy consumption is achieved. The experimental results show that the precision and energy saving effect of the control model is better than that of the reference model, and the control model has good stability and is suitable for real-time calculation of large-scale data.
【作者單位】： 臨沂大學(xué)信息學(xué)院;山東省網(wǎng)絡(luò)環(huán)境智能計(jì)算技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室臨沂大學(xué)研究所;
【基金】：山東省自主創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)(No.2014ZZCX02702) 山東省自然科學(xué)基金(No.ZR2013FL005) 臨沂大學(xué)博士科研啟動(dòng)項(xiàng)目(No.2014LYDXBS018)
【分類號(hào)】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1787259