[发明专利]计算机同构集群系统高能效资源分配方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体地指一种计算机同构集群系统高能效资源分配方法。

背景技术

随着微电子、互连网络和自由软件等技术的迅速发展，以集群架构搭建的高性能计算机系统技术也日益成熟，其应用也越来越普及，这就使得集群系统无论是在计算性能还是在系统规模上都得到了较大的发展。由于集群系统具有极高的性价比，因此越来越多的用户愿意选择基于集群架构的高性能计算机系统作为其计算平台。然而，随着系统规模的日益扩大，随之而来的系统能耗问题也愈加突出，高性能计算平台提供强大的计算性能是以消耗巨大的能量为代价的。根据研究调查资料显示，高性能计算平台已经出现了能源危机。在节能环保的时代环境下，如何构建一台绿色节能的集群计算机系统成为众多厂商和研究机构关注的重点和时代的需求。

集群系统作为一种并行分布式处理系统，由很多连接在一起的独立计算机组成，但整体对外像一个单独集成的计算资源一样协同工作，因此对于用户来说就像一个独立的计算系统。自20世纪90年代以来，随着PC机性能的显著提高和价格的日益下降，高速网络的发展，以及集群软件的日益成熟，集群系统已经成为高性能计算的主流平台，为计算密集型和通信密集型任务提供各种计算需求。

集群系统已经在工商业等诸多领域得到广泛应用。然而，集群系统在提供强大计算能力的同时也消耗了巨大的能量。而且随着越来越多的并行应用被更广泛地应用于科学研究和商业应用中，巨大的能量消耗正日益成为集群技术发展的主要阻碍因素。因此，如何有效地降低集群系统中的能量消耗是一个非常值得研究的问题。在集群系统中，调度大规模并行应用时，因其高通信延时和高能耗而存在着很大的挑战。因此，缩短调度长度和节约能耗是设计友好的商业集群系统的两个主要着眼点。

用有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)来表示并行任务调度问题一直是学术界的研究热点，并行任务调度问题已经被证明是NP完全问题,即Non-deterministic Polynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题，在国内外引起了广泛的研究。调度的目标是要在满足任务优先约束关系的前提下，根据适当的分配策略确定一种分派和执行顺序，将可并行执行的任务合理分配到各处理机上有序地执行，以达到减少总的执行时间的目的。在集群、网格等分布式系统中，能量的消耗主要集中于CPU和互联设备上，所以系统中的能耗主要由节点计算能耗和节点间通信能耗构成。

在调度具有约束关系的并行任务时，任务复制策略是改善其系统性能的一种行之有效的方法。这主要是因为通过运用任务复制策略，各处理器间不必要的通信延时被消除了，因而极大的降低了系统总体的通信开销。一般情况下，对于同一个有向无环图（DAG），较之于未运用复制策略的分簇算法，采用了复制策略的分簇算法总是具有更好的系统性能。该方法虽然可以有效地降低任务调度长度，节省通信能耗，但同时也会增加复制任务的计算能耗，因此在节能调度中需慎重考虑。

动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling，DVS)技术是一种新型硬件节能机制。其基本思想是在不影响处理器正常运行的情况下动态地调节处理器执行电压和频率，使得处理器不总以最高电压工作，从而起到降低处理器能耗的目的。目前绝大多数处理器都用CMOS技术制造，而且支持多种处理器频率和电压设置。CMOS电路的功耗正比于时钟频率和电压的平方，即每个时钟周期的能量消耗正比于电压的平方。对于一个任务来说，完成它所需要的时钟周期是固定的，所消耗的能量与电压的平方成正比，通过降低电压就可以降低能耗。虽然时钟频率与电压之间的线性关系，降低电压会调低时钟频率，增加任务的完成时间，但可以利用任务的空闲时间降低处理器电压或频率，在不影响其他任务执行的前提下降低系统能耗。在电压调节过程中，电压管理芯片能够执行微小的电压调整，并且能在极短的时间内（几十微秒内）完成电压的调整。动态电压调节（DVS）技术已经被证明是设计低功耗系统最有效的方法之一，并且已成为一种比较成熟的节能机制。近些年来，许多研究者已经成功地将DVS机制运用到了基于能耗感知的集群计算当中。

在先前的工作中，研究人员要么忽略了网络通信过程中的能耗，要么考虑问题过于理想化而不符合系统实际工作情况，要么在给定系统性能的情况下不能最大化节省能耗。近年来，基于集群上的节能调度技术逐渐引起人们的关注，系统能量优化成为研究人员关注的焦点。目前，国内外有关同构集群系统环境下基于性能和能耗的研究主要有：

美国辛辛那提大学的D.P.Agrawal等人在同构集群系统中提出了一种基于任务复制的调度算法TDS，该算法尽可能地复制任务前驱以改进系统性能。