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一種基于主動(dòng)認(rèn)知決策的高效能模型

發(fā)布時(shí)間:2019-11-01 18:50
【摘要】:隨著高性能計(jì)算機(jī)的發(fā)展,如何降低功耗、提高計(jì)算機(jī)的效能,越來越受到人們的關(guān)注。針對(duì)高性能計(jì)算機(jī)的效能問題,采用可重構(gòu)思想,提出一種基于主動(dòng)認(rèn)知決策的高效能模型。該模型不斷感知應(yīng)用任務(wù)的實(shí)時(shí)狀態(tài),并對(duì)應(yīng)用狀態(tài)和當(dāng)前應(yīng)用結(jié)構(gòu)做出評(píng)估決策,通過主動(dòng)重構(gòu)應(yīng)用結(jié)構(gòu)來達(dá)到降低系統(tǒng)能耗和提高效能的目的。為了驗(yàn)證模型的有效性,搭建了原型實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了視頻拷貝檢測(cè)和口令恢復(fù)兩個(gè)應(yīng)用,并采用真實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)流量統(tǒng)計(jì)曲線模擬負(fù)荷。結(jié)果表明,基于該模型構(gòu)建的應(yīng)用能夠提高系統(tǒng)的效能,在上述環(huán)境下,與傳統(tǒng)方法相比,效能提高了58%。
【圖文】:

架構(gòu)圖,原型,架構(gòu),平臺(tái)


CPU和非CPU處理單元的比例可以自由調(diào)整。理論上,當(dāng)節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU個(gè)數(shù)或RPU個(gè)數(shù)的其中一個(gè)為0時(shí),該節(jié)點(diǎn)將退化為一致的;當(dāng)CPU個(gè)數(shù)和RPU個(gè)數(shù)都不為0時(shí),該節(jié)點(diǎn)為非一致的。在系統(tǒng)層面,當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)組成恰好相同時(shí),系統(tǒng)將退化為一致的;反之,系統(tǒng)是非一致的。因此,從這個(gè)角度上說,UNNS和NNUS只是3NS的特殊情況。需要指出的是,盡管圖1和本文實(shí)驗(yàn)平臺(tái)僅使用了可重構(gòu)FPGA作為異構(gòu)設(shè)備,但實(shí)際上3NS也可以包含其它類型的異構(gòu)設(shè)備。圖2給出了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的總體架構(gòu)。原型實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中一共包含了15個(gè)節(jié)點(diǎn),它們又被分為2類:10個(gè)通用處理節(jié)點(diǎn)(CPN)和5個(gè)混合可重構(gòu)處理節(jié)點(diǎn)(HRPN)。使用IBM的X3650M3商用服務(wù)器作為CPN,每臺(tái)機(jī)器包含一個(gè)XeonX56502.66GHz的6核處理器,2*4GB的內(nèi)存,并配備2個(gè)Intel的4端口以太網(wǎng)千兆網(wǎng)卡I350-T4和一個(gè)Intel萬兆網(wǎng)卡82599EB。在HRPN中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含1個(gè)Atom處理器、4個(gè)XilinxVirtex-6XC6VLX550TFPGA芯片。Atom處理器配備2GB內(nèi)存。每個(gè)FPGA配備了獨(dú)立的3*8GB的內(nèi)存、1個(gè)Intel萬兆網(wǎng)卡82599EB。節(jié)點(diǎn)內(nèi)FPGA通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的GTX*4進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,節(jié)點(diǎn)間處理單元采用InfiniBand網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信,對(duì)千兆以太網(wǎng)進(jìn)行管理控制。Atom處理器與FPGA通過Jtag菊花鏈的方式連接。圖2原型平臺(tái)架構(gòu)3高效能

平均性能,效能,檢測(cè)系統(tǒng),節(jié)點(diǎn)性能


6033600310.151500.207HRPN\字典8746419360061320.2323026.66HRPN\窮舉28836137360080100.1919042.154.3集群平均性能和效能為了測(cè)試在不同系統(tǒng)規(guī)模下,高效能模型對(duì)兩種應(yīng)用任務(wù)性能和效能的影響,設(shè)計(jì)了視頻拷貝檢測(cè)、口令恢復(fù)字典模式和口令恢復(fù)窮舉模式分別在CPN節(jié)點(diǎn)規(guī)模為2、4、6、8、10和HRPN節(jié)點(diǎn)規(guī)模為1、2、3、4、5時(shí)的30種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。測(cè)試結(jié)果分別如圖4、圖5所示?梢钥闯,,CPN集群的性能并不是單個(gè)節(jié)點(diǎn)最大性能的倍數(shù),與最大性能的倍數(shù)相差較多,這主要是由CPN節(jié)點(diǎn)重構(gòu)時(shí)間較長(zhǎng)和處理速度較慢造成的。HRPN集群的少量性能損失主要是因?yàn)樨?fù)荷發(fā)送模型導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)在某段時(shí)間處于“饑渴”狀態(tài),沒有發(fā)揮出最大性能。對(duì)比表2、圖4和圖5還可得出:(1)當(dāng)處理單元重構(gòu)時(shí)間較短、處理速度較快時(shí),認(rèn)知決策和系統(tǒng)重構(gòu)取得的效果較好;(2)認(rèn)知決策和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)重構(gòu)并沒有損失系統(tǒng)的額外性能;(3)當(dāng)集群規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí),系統(tǒng)性能可以達(dá)到或接近系統(tǒng)的最大性能;(4)認(rèn)知決策和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)重構(gòu)對(duì)效能提升明顯,尤其是對(duì)處理節(jié)點(diǎn)數(shù)比較多的大規(guī)模系統(tǒng)。(a)CPN節(jié)點(diǎn)性能和效能(b)HRPN節(jié)點(diǎn)性能和效能圖4視頻拷貝檢測(cè)系統(tǒng)的平均性能和效能(a)CPN節(jié)點(diǎn)性能和效能(b)HRPN節(jié)點(diǎn)性能和效能圖5口令恢復(fù)應(yīng)用系統(tǒng)的平均性能和效能4.4動(dòng)靜態(tài)結(jié)構(gòu)效能對(duì)比主動(dòng)認(rèn)知決策和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)重構(gòu)是高效能模型的核心,對(duì)提高系統(tǒng)效能起著關(guān)鍵作用。它們

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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