本文選題：云計(jì)算環(huán)境 + 浮點(diǎn)　； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年23期

【摘要】：云計(jì)算環(huán)境下數(shù)據(jù)規(guī)模較大,當(dāng)前資源配置方法依據(jù)優(yōu)先級、按照順序?qū)Y源進(jìn)行配置,具有資源利用率低、配置效率低、能耗高等弊端。為此,提出一種新的云計(jì)算環(huán)境下浮點(diǎn)和整數(shù)同時(shí)多線程資源配置方法,分析了計(jì)算操作和訪存操作的并發(fā)性,給出云計(jì)算環(huán)境下和每片外訪存load操作相應(yīng)的發(fā)射執(zhí)行指令數(shù)的定義,得出在相同時(shí)間段內(nèi)IPM值越大,計(jì)算型與訪存型操作同時(shí)執(zhí)行的機(jī)會(huì)越大,資源配置性能越高的結(jié)論。依據(jù)該結(jié)論,通過IPM實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下浮點(diǎn)和整數(shù)同時(shí)多線程資源配置,將較多的資源分配至IPM值較大的浮點(diǎn)或整數(shù)線程中,將較少的資源分配至IPM值較小的浮點(diǎn)或整數(shù)線程中,使得云計(jì)算環(huán)境下的共享資源得到最佳配置。利用實(shí)驗(yàn)測試所提方法的實(shí)際應(yīng)用性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法資源利用率高、能耗損失低、資源配置效率高,整體資源配置性能很高。
[Abstract]:In the cloud computing environment, the data scale is large, the current resource allocation method allocates resources according to priority, according to the order of resources, which has the disadvantages of low resource utilization, low allocation efficiency, high energy consumption and so on. In this paper, a new resource allocation method of floating-point and integer multi-thread in cloud computing environment is proposed, and the concurrency of computing operation and memory access operation is analyzed. The definition of the number of transmit and execute instructions corresponding to each load operation in the cloud computing environment is given. It is concluded that the larger the IPM value in the same time period, the greater the chance of both computational and memory access operations to execute simultaneously, and the higher the performance of resource allocation. According to this conclusion, the floating-point and integer multi-thread resource configuration in cloud computing environment is realized by IPM, and more resources are allocated to floating-point or integer thread with higher IPM value. Fewer resources are allocated to floating-point or integer thread with lower IPM value, which makes the shared resources in cloud computing environment best configured. The practical application performance of the proposed method is tested by experiment. The experimental results show that the proposed method has the advantages of high resource utilization, low energy loss, high resource allocation efficiency and high overall resource allocation performance.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP332

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9 段瀅;雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)[D];華南理工大學(xué);2012年

10 沈俊;浮點(diǎn)運(yùn)算加速器的設(shè)計(jì)研究[D];浙江大學(xué);2013年

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