数据中心求解对角加边模型的方法

发布时间：2017-10-15 22:00

  本文关键词：数据中心求解对角加边模型的方法

  更多相关文章： 对角加边模型 分解协调并行算法 大规模复杂计算 数据中心 能量有效性

【摘要】：随着超大规模区域互联电网的发展,电力系统中的潮流计算、暂态分析、无功优化变得愈加复杂,这对在线快速处理电力网络复杂计算问题提出了更高的要求。对角加边模型作为电力系统的基本运算单元,被广泛应用于大规模电力网络计算,提升其运算效率将极大的加速系统分析与能效仿真,满足大规模电网实时在线处理的要求,然而其传统的求解方式大多采用单机运行或者简单调度的多机运行,时间长,效果不理想。云计算数据中心作为一种新型的互联网计算模式,为快速实现电力系统大规模复杂计算提供了可能,在云计算数据中心计算过程中,数据中心能耗问题与计算加速比同等重要。本文针对电力系统基本计算单元对角加边模型分解协调算法,研究并提出一种低能耗数据中心的优化映射和并行计算方法。依据任务间计算耦合性,将分解协调并行算法进行拆分,并提出依据任务计算复杂度的任务到虚拟机偏好绑定放置方法。随后建立以虚拟机的CPU利用率、内存利用率为约束条件,以节能为目标的Bin-Packing模型,求解BBDF分解协调并行计算到数据中心映射的最优配置。通过CloudSim平台对IEEE 118节点电网模型和含有538节点和1133节点的大规模电网进行仿真计算,结果表明,应用数据中心求解的四种方法在计算时间和系统能耗方面比传统单机多线程并行计算更有优势,采用偏好绑定放置的两种算法优于顺序放置的两种算法,且绑定放置-降序最佳适应算法效率提升最明显。与单机运行比较,IEEE118节点,时间和能耗分别节省了42.44%和48.04%,538节点时间和能耗分别节省了69.08%和75.27%,1133节点时间和能耗分别节省了75.79%和80.85%。随着计算规模越来越大,采用数据中心求解的优势就越明显。
【关键词】：对角加边模型 分解协调并行算法 大规模复杂计算 数据中心 能量有效性
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP308
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题研究背景9-11
• 1.2 论文选题意义、国内外研究现状及创新点11-13
• 1.2.1 论文选题意义11
• 1.2.2 课题研究现状11-12
• 1.2.3 课题创新点12-13
• 1.3 论文组织结构13-15
• 第二章 云计算数据中心相关概述15-24
• 2.1 数据中心分类16
• 2.1.1 数据中心的规模16
• 2.1.2 数据中心的服务范围和对象16
• 2.2 数据中心的特征16-17
• 2.3 数据中心拓扑结构17-20
• 2.3.1 VL2拓扑结构17-18
• 2.3.2 BCube拓扑结构18-19
• 2.3.3 Fat-tree拓扑结构19-20
• 2.4 虚拟化技术20-21
• 2.5 MapReduce工作机间通信模型21-22
• 2.6 绿色数据中心现状22-23
• 2.7 本章小结23-24
• 第三章 BBDF分解协调算法数据中心映射及能耗计量模型24-35
• 3.1 BBDF的形成24-27
• 3.1.1 节点撕裂法25-26
• 3.1.2 支路切割法26-27
• 3.2 BBDF分解协调算法工作流图27-30
• 3.2.1 系统区域分解27
• 3.2.2 BBDF分解协调算法工作流图27-29
• 3.2.3 计算任务复杂度分析29-30
• 3.3 BBDF数据中心映射30-31
• 3.3.1 任务到虚拟机映射30-31
• 3.3.2 虚拟机到物理机映射31
• 3.4 数据中心能耗计量模型31-33
• 3.4.1 物理机能耗计量模型32-33
• 3.4.2 网络设备交换机能耗计量模型33
• 3.5 本章小结33-35
• 第四章 求解BBDF分解协调算法的Bin-Packing模型35-41
• 4.1 装箱模型概述35-36
• 4.2 虚拟机节能配置与装箱问题类比36-37
• 4.3 模型求解37-39
• 4.3.1 最佳适应算法37-38
• 4.3.2 降序最佳适应算法38-39
• 4.4 算法参数设计39-40
• 4.4.1 任务指令长度和通信数据量矩阵39-40
• 4.4.2 花费矩阵和通信速率矩阵40
• 4.5 本章小结40-41
• 第五章 实验仿真及分析41-51
• 5.1 仿真场景建立41-45
• 5.2 仿真结果45-50
• 5.2.1 数据中心任务计算时间46-48
• 5.2.2 数据中心能耗分析48-50
• 5.3 本章小结50-51
• 第六章 总结与展望51-53
• 6.1 全文总结51-52
• 6.2 工作展望52-53
• 参考文献53-57
• 发表论文和参加科研情况说明57-58
• 致谢58-59

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