利用近似計(jì)算保證共同運(yùn)行的多個(gè)延遲敏感程序性能
發(fā)布時(shí)間:2023-03-05 10:19
互聯(lián)網(wǎng)自誕生之日起,就以驚人的速度改變世界,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)發(fā)展,這背后離不開數(shù)據(jù)中心的支持,數(shù)據(jù)中心在當(dāng)今社會發(fā)揮非常重要的核心作用,已融入我們的生活。數(shù)據(jù)中心作為一個(gè)大量程序共同運(yùn)行的載體,已經(jīng)從理想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。大型數(shù)據(jù)中心資源平均利用率僅在10%到50%之間,為了提高數(shù)據(jù)中心資源利用率,通常采用的方法是負(fù)載聚合(workload consolidation),是指在單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上共同運(yùn)行多個(gè)程序,超過60%的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商會采用負(fù)載聚合。此外,數(shù)據(jù)中心程序內(nèi)容具有多樣性,按照性能指標(biāo)可以分為以IPC(Instruction Per Cycle)為度量方法的批量程序、以響應(yīng)時(shí)間為度量方法的延遲關(guān)鍵程序(Latency Critical Program),而對于高優(yōu)先級、延遲敏感程序超出服務(wù)質(zhì)量要求的性能下降是不能被接受的。為了保證延遲敏感程序的性能,同時(shí)實(shí)現(xiàn)負(fù)載聚合,當(dāng)前很多研究是將延遲敏感程序與批量程序在一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上共同運(yùn)行,當(dāng)前工作提出很多資源配置、程序調(diào)度策略,實(shí)現(xiàn)延遲敏感程序性能與系統(tǒng)資源利用率二者之間的權(quán)衡。然而,數(shù)據(jù)中心很多應(yīng)用程序正處在由批量程序向延遲敏感程...
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究目標(biāo)與內(nèi)容
1.2.1 研究目標(biāo)
1.2.2 研究內(nèi)容
1.3 主要貢獻(xiàn)
1.4 創(chuàng)新點(diǎn)
1.5 論文結(jié)構(gòu)
1.6 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)技術(shù)與研究現(xiàn)狀
2.1 近似計(jì)算
2.1.1 近似策略
2.1.2 質(zhì)量管理
2.1.3 當(dāng)前研究存在的問題
2.2 延遲敏感程序性能保證方法
2.2.1 一個(gè)延遲敏感程序與批量程序共同運(yùn)行
2.2.2 多個(gè)延遲敏感程序共同運(yùn)行
2.2.3 當(dāng)前研究存在的問題
2.3 本章小結(jié)
第三章 基于LLVM的近似計(jì)算方法
3.1 引言
3.2 LLVM
3.2.1 LLVM簡介
3.2.2 LLVM架構(gòu)
3.2.3 LLVM編譯流程
3.2.4 LLVM優(yōu)化器
3.3 近似計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)
3.3.1 穿孔對象
3.3.2 穿孔策略
3.3.3 質(zhì)量管理
3.3.4 近似流程
3.4 多維資源監(jiān)控
3.4.1 多維資源及其指標(biāo)的選擇
3.4.2 獲取多維資源的方法
3.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 利用近似計(jì)算保證多個(gè)延遲敏感程序性能的方法
4.1 引言
4.2 Cgroups資源管理機(jī)制
4.3 系統(tǒng)概述
4.4 調(diào)度策略
4.4.1 延遲敏感程序的分類
4.4.2 基于數(shù)據(jù)中心程序內(nèi)容的調(diào)度策略
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的主要成果
致謝
本文編號:3756012
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究目標(biāo)與內(nèi)容
1.2.1 研究目標(biāo)
1.2.2 研究內(nèi)容
1.3 主要貢獻(xiàn)
1.4 創(chuàng)新點(diǎn)
1.5 論文結(jié)構(gòu)
1.6 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)技術(shù)與研究現(xiàn)狀
2.1 近似計(jì)算
2.1.1 近似策略
2.1.2 質(zhì)量管理
2.1.3 當(dāng)前研究存在的問題
2.2 延遲敏感程序性能保證方法
2.2.1 一個(gè)延遲敏感程序與批量程序共同運(yùn)行
2.2.2 多個(gè)延遲敏感程序共同運(yùn)行
2.2.3 當(dāng)前研究存在的問題
2.3 本章小結(jié)
第三章 基于LLVM的近似計(jì)算方法
3.1 引言
3.2 LLVM
3.2.1 LLVM簡介
3.2.2 LLVM架構(gòu)
3.2.3 LLVM編譯流程
3.2.4 LLVM優(yōu)化器
3.3 近似計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)
3.3.1 穿孔對象
3.3.2 穿孔策略
3.3.3 質(zhì)量管理
3.3.4 近似流程
3.4 多維資源監(jiān)控
3.4.1 多維資源及其指標(biāo)的選擇
3.4.2 獲取多維資源的方法
3.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 利用近似計(jì)算保證多個(gè)延遲敏感程序性能的方法
4.1 引言
4.2 Cgroups資源管理機(jī)制
4.3 系統(tǒng)概述
4.4 調(diào)度策略
4.4.1 延遲敏感程序的分類
4.4.2 基于數(shù)據(jù)中心程序內(nèi)容的調(diào)度策略
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的主要成果
致謝
本文編號:3756012
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