本文選題：能耗優(yōu)化 + 可靠性��； 參考：《計算機研究與發(fā)展》2015年01期

【摘要】：在大規(guī)模流數(shù)據(jù)實時處理領域中圖形處理器(graphics processing unit,GPU)集群是一種重要的并行計算系統(tǒng),對計算速度、能耗和可靠性3項指標都有較高要求.然而各指標互相約束,在實時計算中需要動態(tài)尋找最優(yōu)均衡點,因此GPU集群中多項性能指標實時優(yōu)化成為一個具有挑戰(zhàn)性的問題.為綜合考慮計算速度、能耗和可靠性3項指標,利用極大熵函數(shù)法把多項指標轉化為一個綜合性能評價指標,再以模型預測控制理論為基礎構造一個自適應強的控制模型,該模型能夠依據(jù)計算負載的變化動態(tài)調(diào)整集群內(nèi)節(jié)點的能耗狀態(tài),在保證計算速度和可靠性的前提下消減冗余計算能耗.與未考慮可靠性的基準控制模型進行對比實驗,結果表明所提出的模型具有較好的控制穩(wěn)定性和魯棒性,適合應用到GPU集群節(jié)能管理中.
[Abstract]:In the field of real-time processing of large-scale stream data, GPU cluster is an important parallel computing system, which requires high computing speed, energy consumption and reliability. However, due to the constraint of each index, dynamic optimization of optimal equilibrium points is needed in real-time computing. Therefore, real-time optimization of multiple performance indicators in GPU cluster becomes a challenging problem. In order to comprehensively consider three indexes of calculation speed, energy consumption and reliability, the maximum entropy function method is used to transform multiple indexes into a comprehensive performance evaluation index, and then an adaptive and strong control model is constructed based on the model predictive control theory. The model can dynamically adjust the energy consumption of the nodes in the cluster according to the variation of the computational load, and reduce the redundant energy consumption under the premise of ensuring the computing speed and reliability. The results show that the proposed model has good control stability and robustness and is suitable for GPU cluster energy-saving management.
【作者單位】： 臨沂大學信息學院;上海理工大學光電信息與計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(60970012) 山東省自然科學基金聯(lián)合專項項目(ZR2013FL005) 山東省自主創(chuàng)新及成果轉化專項項目(2014ZZCX02702)
【分類號】：TP332

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1955936