| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 问题的量化分析 | 第14-17页 |
| 1.3 先前工作的解决方案 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的解决方案 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 相关工作 | 第21-34页 |
| 2.1 虚拟化技术中资源的调度 | 第21-25页 |
| 2.1.1 基于GPU辅助的异构集群资源管理 | 第21-23页 |
| 2.1.2 云平台中网络资源的监控调度 | 第23-25页 |
| 2.2 混合异构资源的统一调度 | 第25-28页 |
| 2.3 分布式云平台中的负载均衡 | 第28-31页 |
| 2.4 自动控制理论在资源调度中的应用 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 CPU与GPU混合资源调度框架的设计与实现 | 第34-45页 |
| 3.1 工具链与软件栈的选择 | 第34-36页 |
| 3.1.1 为何选择VMware虚拟化软件 | 第34-35页 |
| 3.1.2 远程图像传输客户端 | 第35-36页 |
| 3.2 资源调度子框架的设计 | 第36-40页 |
| 3.2.1 先前工作的虚拟化GPU资源调度框架 | 第37-38页 |
| 3.2.2 CPU资源调度中的拦截 | 第38页 |
| 3.2.3 基于Hook技术的拦截子模块 | 第38-40页 |
| 3.3 分布式物理机器架构 | 第40-44页 |
| 3.3.1 网络通信的拓扑结构与各组件 | 第41-42页 |
| 3.3.2 系统运行的方法 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 异构系统中资源的调度策略 | 第45-53页 |
| 4.1 CPU资源的调度设计 | 第45-50页 |
| 4.1.1 基于预设模型的开环调度策略 | 第46-47页 |
| 4.1.2 基于反馈控制的自适应调度策略模型 | 第47-50页 |
| 4.2 网络带宽资源的分配与调度 | 第50-52页 |
| 4.2.1 基于公平的资源调度策略 | 第50-51页 |
| 4.2.2 基于共享的资源调度策略 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 CPU与GPU混合虚拟化资源调度框架的测试 | 第53-65页 |
| 5.1 测试环境搭建 | 第53-54页 |
| 5.1.1 软件与硬件环境 | 第53-54页 |
| 5.1.2 测试所用的CPU和GPU密集型负载 | 第54页 |
| 5.2 CPU资源调度模型的测试 | 第54-60页 |
| 5.2.1 开环调度策略的测试 | 第54-55页 |
| 5.2.2 自适应调度策略的测试 | 第55-56页 |
| 5.2.3 CPU资源的调度对GPU密集型负载的影响 | 第56-59页 |
| 5.2.4 利用调度策略带来的结余资源 | 第59-60页 |
| 5.3 网络带宽资源调度模型的测试 | 第60-63页 |
| 5.3.1 基于公平的调度策略评估 | 第60-62页 |
| 5.3.2 基于共享的调度策略评估 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 展望与总结 | 第65-67页 |
| 6.1 现有的不足 | 第65页 |
| 6.2 全文总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73-75页 |
