同构DVS集群中基于自适应阈值的并行任务节能调度算法

【摘要】：目前,高能效的并行任务调度算法设计已经成为集群系统的研究热点.现有基于复制的节能调度算法主要利用阈值平衡系统的性能和能耗,但随机设置的阈值无法根据性能需求和环境参数等特征自动调节,导致调度算法存在一定的局限性.文中提出一种面向同构集群系统的两阶段节能调度算法ATES(Adaptive Threshold-basedEnergy-efficient Scheduling).首先,设计一种基于自适应阈值的任务复制策略,该策略能够自动计算最佳阈值,利用该阈值获取近似最优的任务分组.然后,将各分组任务调度到支持DVS的处理器上,并充分利用任务之间的空闲时间降低处理器电压.该算法将任务复制策略与电压调节技术有机结合,在调度过程中能够自动调整阈值,有效提高调度算法的能效.为了验证ATES算法的合理性,通过典型应用进行仿真实验,并与常见任务调度算法进行比较,结果表明ATES算法能够更好地实现性能和能耗之间的平衡. 【作者单位】： 武汉理工大学计算机科学与技术学院;武汉大学软件工程国家重点实验室;同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室;同济大学计算机科学与技术系;
【关键词】： 高性能集群 动态电压调节 任务复制 自适应阈值 调度算法
【基金】：国家自然科学基金(61202173,61272107,61103068) 高等学校博士学科点专项科研基金(20090072110035,20110072120017) 武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金(SKLSE20080720,SKLSE2012-09-29) 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金资助
【分类号】：TP338.6
【正文快照】： 1引言传统集群计算的研究主要侧重于提高系统性能.近年来,由于微处理器、通信设备和存储设备的高功耗,集群系统消耗了巨大的能量,研究重点开始转向高性能集群的能耗管理问题.据统计,2008年服务于互联网的路由器、服务器、交换机和数据中心等各种设备总共消耗8680亿度电,占全

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