【摘要】：從計算機誕生之日起,人們便對計算能力開始了無止境的追求,這就一直驅(qū)使著計算機系統(tǒng)的發(fā)展。過去的解決方案是不斷提高CPU的主頻來加快處理器的處理速度。然而當(dāng)物理元器件的性能達到極限時,為了進一步獲得更高的處理速度和計算能力,開始出現(xiàn)多CPU計算系統(tǒng)。同多CPU計算系統(tǒng)一起發(fā)展的,還有通過通信網(wǎng)絡(luò)將多個獨立的計算資源(包括超級計算機、個人PC、嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)源、儀器等)連接而組成的邏輯上和物理上分布的高性能協(xié)同分布式系統(tǒng),被稱為分布式計算系統(tǒng)。處理器主頻快速提高,系統(tǒng)規(guī)模急劇增大,使得系統(tǒng)的功耗和能耗也急劇增長。無論是嵌入式系統(tǒng)、并行分布式系統(tǒng)以及集群系統(tǒng),能耗問題都已成了制約其發(fā)展的重大問題。因此如何降低系統(tǒng)能耗,已為亟須解決的重要問題之一。本論文的研究工作主要針對單處理器實時系統(tǒng)、并行分布式系統(tǒng)和云計算系統(tǒng)下存在的能耗問題。針對不同系統(tǒng)下任務(wù)的不同特點及調(diào)度的不同性能目標(biāo),結(jié)合低功耗技術(shù),設(shè)計不同系統(tǒng)下任務(wù)的節(jié)能調(diào)度策略,實現(xiàn)系統(tǒng)的高效能計算。本文首先針對實時單處理器系統(tǒng)中高功耗問題,提出了基于動態(tài)電壓/主頻調(diào)節(jié)的偽周期任務(wù)節(jié)能調(diào)度算法CC-DVSST。動態(tài)電壓/主頻調(diào)節(jié)(DVFS)技術(shù)是計算機系統(tǒng)中節(jié)能并延長電池使用的一項主要技術(shù)。在傳統(tǒng)單處理器節(jié)能調(diào)度中,處理器的主頻調(diào)節(jié)必須基于任務(wù)的先驗信息,例如任務(wù)周期,最壞完成時間(WCET)等等。但是在對偽周期任務(wù)進行實際執(zhí)行時,其相鄰任務(wù)的到達時間間隔各不相同且總是大于給定的任務(wù)周期。同時任務(wù)在每個周期的實際執(zhí)行時間總小于任務(wù)的先驗最壞執(zhí)行時間,因此任務(wù)的實際總負(fù)載要遠遠小于預(yù)測總負(fù)載,所需的計算能力小于預(yù)測所需的計算能力。CC-DVSST調(diào)度算法基于實際負(fù)載與預(yù)測負(fù)載之差對系統(tǒng)的實際負(fù)載進行實時計算更新,并動態(tài)地對處理器的主頻進行調(diào)節(jié)。文中給定了系統(tǒng)主頻調(diào)節(jié)的時間并給出了目標(biāo)主頻的計算方法。根據(jù)實時性證明可知,采用本文的主頻調(diào)節(jié)策略,系統(tǒng)所有任務(wù)的實時性都能滿足。仿真實驗結(jié)果也表明,提出的算法能有效降低嵌入式系統(tǒng)的能耗�；趶�(fù)制的調(diào)度算法是并行分布式系統(tǒng)中針對DAG任務(wù)的一種有效調(diào)度算法。但是,由于復(fù)制策略的采用,每個任務(wù)被執(zhí)行多次,導(dǎo)致大量的資源浪費和能耗開銷。針對并行分布式計算系統(tǒng)DAG任務(wù)調(diào)度存在的能耗問題,提出了基于復(fù)制的冗余副本刪除節(jié)能優(yōu)化調(diào)度算法EADS。文中首先分析了基于復(fù)制的調(diào)度算法中存在副本冗余的問題,然后詳細描述了調(diào)度冗余副本判定的條件。設(shè)計了任務(wù)優(yōu)先級逆序查找方法,按從出結(jié)點向入結(jié)點的順序?qū)θ蝿?wù)調(diào)度中的冗余副本進行查找及刪除,在保證基于復(fù)制調(diào)度算法的高性能的同時降低冗余副本的能耗開銷。由于DAG調(diào)度算法的貪婪特性,每個任務(wù)都被分配到使其最早完成的處理器上,并且盡可能的通過復(fù)制關(guān)鍵前驅(qū)任務(wù)使其完成時間提前。但是,根據(jù)分析可知,某些任務(wù)的復(fù)制只能減小任務(wù)的局部完成時間而非整體完成時間。因此延遲某些任務(wù)的執(zhí)行不影響任務(wù)的整體性能,但能減少任務(wù)的副本數(shù)。針對并行分布式計算系統(tǒng)下由于基于復(fù)制的DAG任務(wù)調(diào)度算法的貪婪性而導(dǎo)致的任務(wù)調(diào)度副本過多的問題,首先提出了基于復(fù)制的反饋式任務(wù)冗余副本動態(tài)刪除調(diào)度算法(RADS)。然后針對產(chǎn)生的復(fù)制調(diào)度提出了進一步的優(yōu)化策略FOS,通過分析任務(wù)非關(guān)鍵前驅(qū)任務(wù)可延遲的特性,介紹了將非冗余副本轉(zhuǎn)化為冗余副本的三個步驟。通過對任務(wù)縱向及橫向遷移過程中,搜索并刪除產(chǎn)生的冗余副本,使得在保證調(diào)度性能的同時降低系統(tǒng)的能耗開銷。實驗結(jié)果表明提出的算法相比較已有的復(fù)制調(diào)度算法具有明顯的節(jié)能效果。最后針對云計算環(huán)境下,傳統(tǒng)云平臺配置方式使得其計算能力不能適應(yīng)動態(tài)變化任務(wù)負(fù)載,從而導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量低或者資源冗余和能耗浪費的問題,提出了一種新的資源管理和任務(wù)調(diào)度策略。在該策略中,云服務(wù)商采用資源長期租用和短期租用相結(jié)合的方式配置其服務(wù)平臺,該服務(wù)模型被建模為M/M/c+D的排隊模型。采用該服務(wù)模型,能保證所有任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量并避免了資源和能耗浪費的問題。基于M/M/c+D排隊模型,文中對影響云服務(wù)商利潤的各項參數(shù),如能耗,固定費用,額外費用等進行分析,并建立了云計算利潤最優(yōu)化模型。文中結(jié)合偏導(dǎo)法和二分查找法對該利潤最優(yōu)化問題進行求解,獲得在理想連續(xù)變量和實際離散變量兩種情況下的云平臺的最優(yōu)配置。通過與已有云平臺配置方法比較,可知該方案從能耗、利潤和服務(wù)質(zhì)量三方面都優(yōu)于對比算法。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP301.6;TP332

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 韓建軍;李慶華;繆天鵬;;多處理器計算環(huán)境中基于能量節(jié)約的實時動態(tài)調(diào)度算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2006年05期

2 韓建軍;李慶華;繆天鵬;Abbas A.Essa;;實時多處理器系統(tǒng)中基于能量節(jié)約的動態(tài)調(diào)度算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2006年04期

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 盧宇彤;面向高效能計算的大規(guī)模資源管理技術(shù)研究與實現(xiàn)[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

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本文編號：2687640