集群系統(tǒng)中動態(tài)節(jié)能調(diào)度方法研究

【摘要】：在分布式計(jì)算機(jī)集群應(yīng)用越來越廣泛的今天，計(jì)算機(jī)集群的能耗問題成為了近年來學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。相比大型計(jì)算機(jī)集群以及數(shù)據(jù)中心成熟的節(jié)能技術(shù)，中小規(guī)模的分布式集群的節(jié)能策略較為單薄，因此研究中小規(guī)模分布式集群的節(jié)能方法具有重要意義。 構(gòu)建典型的分布式計(jì)算環(huán)境，分析計(jì)算機(jī)內(nèi)部部件及節(jié)點(diǎn)間在典型負(fù)載下的能耗狀況，設(shè)計(jì)了兩級動態(tài)節(jié)能調(diào)度算法。在CPU級，該算法通過對負(fù)載隊(duì)列以及集群內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)CPU利用率的分析，分配調(diào)度任務(wù)以及設(shè)定各個(gè)節(jié)點(diǎn)的調(diào)頻策略，利用CPUfreq模塊中不同的調(diào)頻控制器對集群內(nèi)計(jì)算機(jī)的CPU頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)；在系統(tǒng)級，該算法通過創(chuàng)建并分析系統(tǒng)運(yùn)行日志，設(shè)計(jì)了一個(gè)具有啟發(fā)式自主學(xué)習(xí)能力的休眠/喚醒策略，通過對集群內(nèi)計(jì)算機(jī)進(jìn)行合理的關(guān)機(jī)休眠和網(wǎng)絡(luò)喚醒，實(shí)現(xiàn)整體負(fù)載、性能和能耗之間的動態(tài)平衡。 針對已實(shí)現(xiàn)的原型系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CPU調(diào)頻策略在最好的情況下能降低大約10%的整機(jī)能耗，關(guān)機(jī)休眠策略在測試搭建的分布式環(huán)境下能降低大約18%的集群能耗，在測試的最后，測試了不同類型計(jì)算機(jī)的開機(jī)時(shí)間和開機(jī)能耗。給出了CPU調(diào)頻策略的優(yōu)化建議以及遠(yuǎn)程關(guān)機(jī)和網(wǎng)絡(luò)喚醒的利弊，給出了節(jié)能策略的優(yōu)化原則。 【關(guān)鍵詞】：計(jì)算機(jī)節(jié)能 分布式集群 處理器主頻 動態(tài)調(diào)節(jié) 網(wǎng)絡(luò)喚醒
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP338.8
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 課題來源、目的與意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外概況9-11
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容11-13
• 2 動態(tài)調(diào)度算法關(guān)鍵技術(shù)13-19
• 2.1 計(jì)算機(jī)能效分析13-14
• 2.2 可行性分析14-15
• 2.3 CPUfreq 模塊介紹15-16
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)喚醒技術(shù)介紹16-17
• 2.5 本章小結(jié)17-19
• 3 動態(tài)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)19-33
• 3.1 開發(fā)環(huán)境與工具19-20
• 3.2 負(fù)載監(jiān)測模塊20-21
• 3.3 頻率調(diào)節(jié)以及策略切換模塊21-28
• 3.4 動態(tài)調(diào)度模塊28-30
• 3.5 遠(yuǎn)程關(guān)機(jī)與網(wǎng)絡(luò)喚醒模塊30-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 4 測試與分析33-44
• 4.1 測試環(huán)境介紹33-34
• 4.2 處理器調(diào)頻測試結(jié)果與分析34-37
• 4.3 遠(yuǎn)程關(guān)機(jī)與網(wǎng)絡(luò)喚醒測試結(jié)果與分析37-42
• 4.4 本章小結(jié)42-44
• 5 全文總結(jié)和研究展望44-46
• 5.1 全文總結(jié)44-45
• 5.2 研究展望45-46
• 致謝46-47
• 參考文獻(xiàn)47-51

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