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面向任务调度的集群功耗管理

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毕业论文范文题目：面向任务调度的集群功耗管理，论文范文关键词：面向任务调度的集群功耗管理
面向任务调度的集群功耗管理毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：集群性能的不断提升带来了集群功耗的大幅增长。出于降低计算机系统使用开支,提高系统稳定性和保护环境等方面的考虑,近些年来,集群的使用者和设计者越来越关注集群的功耗管理。除了使用低功耗硬件外,任务调度层面的节能改进也能降低集群的功耗。集群的任务调度方法主要有静态任务调度和动态任务调度两种。本文从研究任务调度方式的特点出发,分别提出了面向静态任务调度的集群功耗管理方法和面向动态任务调度的集（略..）群功耗管理方法。并行作业在调度前就能确定各任务运行需要的计算资源,因此采用静态任务调度方法。并行作业中的任务可能存在松弛时间,合理的分配这些松弛时间不仅关系到集群的功耗水平,而且关系到作业的整体运行性能。松弛时间分为静态松弛时间和动态松弛时间两种。本文提出的静态松弛时间分配算法在任务执行前寻找作业中的非关键路径,消除非关键路径上节点的松弛时间。本文提出的动态松弛分配算法针对作业运行时（此处忽略..）任务提前完成和推迟完成的情况,动态地调整后续任务的松弛时间。动态松弛时间分配算法分为后续任务选择和松弛时间调整两步。本文根据任务选择机制的不同给出了三种动态松弛时间分配方法:贪婪方法、k时间前瞻方法和k后继前瞻方法。实验使用模拟测试和实际应用测试分别评估了静态松弛时间分配算法和动态松弛时间算法的性能。实验表明,两种松弛时间分配算法都能降低作业运行时的功耗,而动态松弛时间分配算法比静态（文章此处忽略..）松弛时间分配算法能更好地处理任务提前完成和推迟完成的情况,能在尽量满足作业最后时限的前提下降低作业运行时的功耗。对于不能在任务调度前确定计算资源的任务需要采用动态任务调度方法,该方法与静态任务调度方法显著不同。本文以网络流体负载作为研究对象提出了面向动态任务调度的集群功耗管理方法,该方法主要包括基于自学习负载预测的按需启动策略、频率调控器算法改进及休眠节点管理方法三个部分。基于自学习（文章此处忽略..）负载预测的按需启动策略利用历史负载信息预测任务的负载,并将任务定量地集中部署到合适的节点上。改进的频率调控器算法提高了负载下降时频率调整的敏感度。休眠节点管理方法对按需启动产生的空闲节点进行了管理,在集群系统的功耗和系统计算连贯性之间作出了权衡。实验使用基准程序测试和网络踪迹模拟程序分别评估了上述算法的性能。实验表明,三者结合的方法能降低47%的集群功耗,且能保持较低的系统错误率。

以上为本篇毕业论文范文面向任务调度的集群功耗管理的介绍部分。

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