面向数据密集型工作流的能耗感知调度策略

发布时间：2019-04-09 09:16

【摘要】：随着数据中心规模的扩大,高能耗问题已经成为高性能计算领域的一个重要问题。针对数据密集型工作流的高能耗问题,提出通过引入"虚拟数据访问节点"的方法来量化评估工作流任务的数据访问能耗开销,并在此基础上设计了一种"最小能耗路径"的启发式策略。在经典的HEFT算法和CPOP算法基础上,通过引入该启发式策略设计并实现了2种具有能耗感知能力的调度算法(HEFT-MECP和CPOP-MECP)。实验结果显示,基于最小能耗路径的启发式调度算法能有效降低数据访问操作的能耗开销,在面对大型的数据密集工作流任务时,该启发式调度策略体现了较好的适应性。
[Abstract]:With the expansion of data center, high energy consumption has become an important problem in the field of high performance computing. In order to solve the problem of high energy consumption in data-intensive workflow, this paper proposes a method to quantitatively evaluate the energy consumption of data access in workflow tasks by introducing "virtual data access node". On this basis, a heuristic strategy of "minimum energy consumption path" is designed. Based on the classical HEFT algorithm and CPOP algorithm, two energy-aware scheduling algorithms (HEFT-MECP and CPOP-MECP) are designed and implemented by introducing the heuristic strategy. The experimental results show that the heuristic scheduling algorithm based on the minimum energy consumption path can effectively reduce the energy consumption overhead of data access operations. In the face of large-scale data-intensive workflow tasks, the heuristic scheduling strategy shows good adaptability.
【作者单位】： 湖南工程学院计算机与通信系;中南大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402163,61272148) 湖南省教育厅科学研究基金资助项目(13B015) 湖南省科技计划项目基金资助项目(2012GK3075) 湖南省自然科学基金资助项目(13JJ9022)~~
【分类号】：TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2455038