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答辯公告
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胡逸騉答辯公告
瀏覽次數:日期:2019-09-20編輯:研究生教務辦1

答辯公告

論文題目


面向高性能計算的能耗感知任務調度

算法及應用


答辯人

胡逸騉

指導教師

何黎剛教授

答辯委員會

主席

王志英教授

學科專業

計算機科學與技術

學院

信息科學與工程學院

答辯地點

信息學院223

答辯時間

2019923

上午830

學位論文簡介


隨著高性能計算 (High-Performance Computing, HPC) 技術的發展,高性能計算

機的性能有了質的飛躍,但其能耗也相應的快速增長。大規模計算集群系統消耗 了越來越多的能量,在運營成本国民彩票手机版app、環境和系統可用性等方面產生各種問題。目前, 超級計算和 HPC 計算機的功率消耗已達到兆瓦級別,排名第一的 “Summit” 已達到 9.783 兆瓦。因此,HPC 計算機所面臨的能源消耗問題已成為該領域發展的一個重 要挑戰。本文圍繞 HPC 計算系統的能量消耗和任務調度研究工作展開,具體包括 同構和異構計算環境下的能量感知任務調度和能耗約束任務調度算法国民彩票手机版app。在此基礎 上国民彩票手机版app,針對大規模計算密集性應用以及高性能計算需求国民彩票手机版app,將所提出任務調度算法部 署于高性能計算系統,并應用在航空飛機機翼變形的高效模擬工作。本文的主要 工作和創新點如下:

(1) 研究了 HPC 系統的能量感知任務調度問題国民彩票手机版app,提出一種基于 DVFS 技術的能 量感知任務調度 (EASLA) 算法。該算法使用 DVFS 技術為每個任務分配不同的工 作頻率国民彩票手机版app,從而有效降低系統的整體能耗,同時考慮系統的服務水平協議 (Service Level Agreement, SLA) 的完工時間和能耗兩個衡量指標。算法首先為每個任務找到 最大的獨立任務集,以增加使用松弛調度的并行性。接著為非關鍵任務分配松弛調度,以最大限度地減少能耗。EASLA 算法能夠實現能耗和性能之間的權衡国民彩票手机版app,能 有效降低計算集群的能量消耗。

(2) 與同構計算集群相比,異構計算集群中各計算節點的計算能力和能量消耗 存在顯著差異。因此,在研究工作(1)的基礎上国民彩票手机版app,進一步分析了面向異構計算集群 的任務調度和能量消耗問題国民彩票手机版app,提出一種面向異構計算系統的能量感知任務調度 (HD-EASLA) 算法。分別構建異構計算節點模型、能量消耗模型和節點通信模型。 詳細設計了算法在異構計算系統下的任務調度過程和需要考慮的各種約束條件。 該算法根據應用程序的能耗約束,為各個計算任務分配合適的計算節點,并使用 DVFS 技術調整各計算節點的工作頻率,從而有效降低系統的整體能耗。分別使用分子動態編碼程序 (Molecular) 和聲納數據流應用程序 (DSP) 兩組實際應用程序的 任務調度實驗來評估所提出算法的有效性。

(3) 研究工作 (1) 和 (2) 的任務調度算法優化目標是調度長度和能耗最小化国民彩票手机版app,但 此類方法需要大量迭代操作以求解全局最優解,計算復雜度太高国民彩票手机版app。因此国民彩票手机版app,本工作 進一步提出了一種基于能耗約束的任務調度算法国民彩票手机版app,通過對計算集群的總體能耗進 行約束使得在滿足約定能耗的條件下實現任務調度優化。該算法應用于 HPC 計算 系統中的應用程序国民彩票手机版app,可以在滿足給定能耗約束的條件下,對計算任務進行調度優 化国民彩票手机版app,以實現調度長度最小化。提出一種基于能耗水平的任務預分配機制,為任務分配的能耗約束提供了嚴格的依據国民彩票手机版app。進行一系列仿真實驗以驗證所提出算法的有效性。實驗結果表明,所提出的算法能夠對未分配的計算任務進行能耗預測国民彩票手机版app,在 能耗約束獲得更優的任務調度方案。該算法在性能上明顯優于基于能耗最小化 的任務調度算法国民彩票手机版app。

(4) 將研究工作 (1) 至 (3) 的并行任務調度算法應用于實際高性能計算應用領 域,提出一種基于高性能計算的網格變形并行算法及其在航空飛機機翼變形模擬 的應用。分別提出徑向基函數和 Choleskey 分解方法的并行化算法,根據徑向基函 數和 Choleskey 分解方法国民彩票手机版app,實現網格變形并行算法最后,將所提出的網格變形并行 算法分別應用于航空飛機機翼變形和航空結構動力學氣動彈性分析。實驗結果表明所提出的并行任務調度算法能夠有效提高網格變形算法的運行性能。


主要學術成果


[1] Yikun Hu, Chubo Liu, Kenli Li, Xuedi Chen, and Keqin Li. Slack allocation algorithm

for energy minimization in cluster systems [J]. Future Generation Computer Systems,

2017, 74: 119-131. (第一作者, SCI刊源, JCR 2區, IF: 5.768)


[2] Yikun Hu, Jinghong Li, and Ligang He. A Reformed Task Scheduling Algorithm for

Heterogeneous Distributed Systems with Energy Consumption Constraints [J]. Neural

Computing and Applications. 2019: 1767-1783. (第 一 作 者, SCI刊 源, JCR 2區, IF:

4.664)


[3] Hong Fang, Yikun Hu, Caihui Yu, Ming Tie, Jie Liu, and Chunye Gong. An effiffifficient radial basis functions mesh deformation with greedy algorithm based on recurrence Choleskey decomposition and parallel computing [J]. Journal of Computational Physics, 2019, 377: 183-199. (第二作者, SCI 刊源, JCR 2區, IF: 2.845)



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