【摘要】： 繼報紙、雜志、廣播、電視四大傳統(tǒng)媒體之后,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字媒體方興未艾。動漫產(chǎn)業(yè)的興起,3D動畫制作的要求越來越高,渲染的繁重低效問題日愈突顯。集群計算以其卓越的性能、極高的性能價格比在國內外科學計算及資源管理中已得到了初步的應用,為解決渲染領域的低效問題,集群渲染技術應運而生。與此同時,渲染集群的巨大能耗已成為當前業(yè)界關注的焦點之一,隨著能源供應的日趨緊張,以及人們對集群可控性,節(jié)能性的要求愈來愈高,迫切要求在保持集群負載和吞吐量的前提下,最大限度地降低集群能耗。 本文主要研究了在三維動畫集群渲染系統(tǒng)中如何有效的進行節(jié)能控制,以節(jié)約電能,提高渲染節(jié)點使用壽命。首先介紹了集群渲染相關概念、回顧了集群渲染、渲染節(jié)能控制以及當前集群渲染軟件發(fā)展概況、研究現(xiàn)狀及研究動向。接著提出了三維動畫集群渲染系統(tǒng)CCRS的基本架構,分析了該系統(tǒng)的三層體系結構、工作流程和實現(xiàn)方式,并詳細描述了系統(tǒng)各個功能模塊。針對三維渲染領域的特點,我們提出以任務量預測為基礎,以渲染節(jié)點自動開關機控制為手段的節(jié)能控制框架。以歷史任務量數(shù)據(jù)為依據(jù),結合渲染節(jié)點開關機代價分析和機器狀態(tài)轉換規(guī)則,提出基于多步預測的自動開關機控制算法,并針對不同的工作時段采用靈活的控制策略和相應的控制方法。本文以基于減聚類的離線RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法為基礎,建立在線預測模型以完成任務量預測。同時,對預測算法及節(jié)能控制的有效性進行了驗證,并分析了其中的不足之處。
【圖文】：

2.2CCRS體系結構CCRS是我們自主開發(fā)了一款三維動畫集群渲染系統(tǒng)，其體系結構如圖2一1所示。百兆交換網(wǎng)絡千兆交換網(wǎng)絡Render圖2一 1CCRS體系結構CCRS大致分為四個層次，最外層為客戶端(Client)，用戶通過

管理和監(jiān)測單個任務。系統(tǒng)的最下層由大量的渲染節(jié)點(Render)組成，在CCRS中，每個渲染節(jié)點都是對等的，系統(tǒng)允許渲染服務器或PC動態(tài)的加入正在運行的系統(tǒng)當中。圖2一2給出了CCRS主要模塊之間的時序圖。l】l于F!!}l圖2一 2CCRS模塊時序圖如圖2一2所示，Client發(fā)送任務請求到Master，消息處理線程從消息線程池中取出一個空閑線程處理消息內容，將任務數(shù)據(jù)存入 CCClienttttt}~~~~~衛(wèi)昭絲旦叢叢 IIIII.’， ... IIIII}!lll }}}}}一 1111{{{‘ }}}一些邏蘭的 {{{一一一一一一一一一一一一一 l!!!___取任務 {{{{{ ~~~!!!一 lll !!!!!，存任務務 一一一一一一 一一，尸 尸 狀狀態(tài)監(jiān)挖挖 挖分段信息 息 ，，，，，，，
【學位授予單位】：湖南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TP311.52

【引證文獻】

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1 曹宗雁;曹榮強;戴志輝;朱鵬;遲學斌;;基于任務負載監(jiān)測的高性能集群節(jié)點啟停機制[J];計算機應用研究;2011年12期

本文編號：2564245