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多指标自趋优的GPU集群能耗控制模型
引用本文:王海峰,陈庆奎.多指标自趋优的GPU集群能耗控制模型[J].计算机研究与发展,2015,52(1).
作者姓名:王海峰  陈庆奎
作者单位:1. 临沂大学信息学院 山东临沂276002
2. 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093
基金项目:国家自然科学基金项目,山东省自然科学基金联合专项项目,山东省自主创新及成果转化专项项目
摘    要:在大规模流数据实时处理领域中图形处理器(graphics processing unit,GPU)集群是一种重要的并行计算系统,对计算速度、能耗和可靠性3项指标都有较高要求.然而各指标互相约束,在实时计算中需要动态寻找最优均衡点,因此GPU集群中多项性能指标实时优化成为一个具有挑战性的问题.为综合考虑计算速度、能耗和可靠性3项指标,利用极大熵函数法把多项指标转化为一个综合性能评价指标,再以模型预测控制理论为基础构造一个自适应强的控制模型,该模型能够依据计算负载的变化动态调整集群内节点的能耗状态,在保证计算速度和可靠性的前提下消减冗余计算能耗.与未考虑可靠性的基准控制模型进行对比实验,结果表明所提出的模型具有较好的控制稳定性和鲁棒性,适合应用到GPU集群节能管理中.

关 键 词:能耗优化  可靠性  GPU集群  模型预测  极大熵函数

Multi-Indices Self-Approximate Optimal Power Consumption Control Model of GPU Clusters
Wang Haifeng,Chen Qingkui.Multi-Indices Self-Approximate Optimal Power Consumption Control Model of GPU Clusters[J].Journal of Computer Research and Development,2015,52(1).
Authors:Wang Haifeng  Chen Qingkui
Abstract:
Keywords:power consumption optimization  reliability  GPU clusters  model prediction  maxinum entropy function
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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