本文選題：節(jié)能 + 分布式計(jì)算��； 參考：《軟件學(xué)報(bào)》2014年07期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng).通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或離線(xiàn)的分析,獲取規(guī)律性信息,已成為各行業(yè)提升決策準(zhǔn)確性的重要途徑.因此,這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法成為各個(gè)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行的主要應(yīng)用.然而,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大和數(shù)據(jù)中心面臨的能耗問(wèn)題的突出,如何實(shí)現(xiàn)這些算法的低功耗處理,已成為實(shí)現(xiàn)綠色數(shù)據(jù)中心亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一.為了實(shí)現(xiàn)對(duì)這些機(jī)器算法的綠色計(jì)算,首先對(duì)運(yùn)行在數(shù)據(jù)中心中的關(guān)鍵算法進(jìn)行了深入的分析,并觀察到在這些算法中存在大量的冗余計(jì)算.在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種面向數(shù)據(jù)中心典型應(yīng)用的低功耗調(diào)度策略.該算法通過(guò)對(duì)不同計(jì)算部分的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配來(lái)判斷計(jì)算過(guò)程中的冗余部分,并對(duì)算法進(jìn)行調(diào)度.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,對(duì)于數(shù)據(jù)中心的兩種典型應(yīng)用k-means和PageRank,該算法可以實(shí)現(xiàn)23%和17%的能耗節(jié)約.
[Abstract]:With the development of the Internet, various types of data are explosive growth. It has become an important way to improve the accuracy of decision making by analyzing a large number of data in real time or offline through machine learning to obtain regular information. Therefore, these machine learning algorithms become the main application of each data center. However, with the increase of data scale and the outstanding problem of energy consumption faced by data center, how to realize the low power processing of these algorithms has become one of the key problems to be solved urgently in the realization of green data center. In order to realize the green computing of these machine algorithms, the key algorithms running in the data center are analyzed deeply, and a large number of redundant calculations are observed in these algorithms. On this basis, a low power scheduling strategy for typical data center applications is designed and implemented. By matching the input data of different computing parts, the algorithm determines the redundant parts in the calculation process, and schedules the algorithm. Experimental data show that the algorithm can save 23% and 17% energy consumption for two typical data center applications: k-means and Page Rank.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：上海市科委科技攻關(guān)項(xiàng)目(13DZ1108800) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61370081) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)(2012AA010901)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP308

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本文編號(hào)：1860221