异构分布式计算系统下工作流能耗与时间优化研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第15-33页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
1.2 计算系统概述 | 第17-25页 |
1.2.1 系统演变 | 第17-20页 |
1.2.2 经典分布式计算系统 | 第20-25页 |
1.3 分布式计算系统节能 | 第25-27页 |
1.3.1 能耗管理分层 | 第26页 |
1.3.2 动态电压/频率调整技术 | 第26-27页 |
1.4 工作流概述 | 第27-30页 |
1.5 主要研究工作及贡献 | 第30-31页 |
1.6 论文的组织结构 | 第31-33页 |
第2章 相关研究 | 第33-49页 |
2.1 模型抽象 | 第33-35页 |
2.1.1 系统模型 | 第33-34页 |
2.1.2 工作流模型 | 第34-35页 |
2.1.3 能耗模型 | 第35页 |
2.2 调度研究进展 | 第35-47页 |
2.2.1 单DAG工作流调度 | 第36-38页 |
2.2.2 多DAG工作流调度 | 第38-41页 |
2.2.3 工作流时间优化调度 | 第41-43页 |
2.2.4 工作流成本优化调度 | 第43-45页 |
2.2.5 工作流能耗优化调度 | 第45-47页 |
2.3 现有研究的不足 | 第47-48页 |
2.4 本章小结 | 第48-49页 |
第3章 时间约束的DAG工作流能耗优化 | 第49-68页 |
3.1 概述 | 第49-50页 |
3.2 问题陈述 | 第50-51页 |
3.3 问题定义 | 第51页 |
3.4 BFECS算法描述及复杂度分析 | 第51-60页 |
3.4.1 算法描述 | 第51-60页 |
3.4.2 复杂度分析 | 第60页 |
3.5 实验结果与分析 | 第60-67页 |
3.5.1 环境与样本设定 | 第60-61页 |
3.5.2 评价指标 | 第61页 |
3.5.3 实验结果及分析 | 第61-67页 |
3.6 本章小结 | 第67-68页 |
第4章 成本约束的DAG工作流能耗优化 | 第68-84页 |
4.1 概述 | 第68-70页 |
4.1.1 动机 | 第68-69页 |
4.1.2 技术挑战 | 第69页 |
4.1.3 所做工作及主要贡献 | 第69-70页 |
4.2 问题陈述 | 第70-71页 |
4.3 具体模型及问题定义 | 第71-73页 |
4.3.1 具体模型 | 第71-73页 |
4.3.2 问题定义 | 第73页 |
4.4 算法描述 | 第73-78页 |
4.4.1 概述 | 第73页 |
4.4.2 MCUB算法 | 第73-75页 |
4.4.3 MCDB算法 | 第75-76页 |
4.4.4 算法变种 | 第76-77页 |
4.4.5 能耗优化 | 第77-78页 |
4.5 性能评价 | 第78-83页 |
4.5.1 实验设定 | 第78-79页 |
4.5.2 结果分析 | 第79-83页 |
4.5.3 实验总结 | 第83页 |
4.6 本章小结 | 第83-84页 |
第5章 多DAG工作流调度时间与能耗优化 | 第84-110页 |
5.1 概述 | 第84-85页 |
5.2 问题陈述 | 第85-86页 |
5.3 具体模型 | 第86-88页 |
5.4 多工作流调度策略及算法概述 | 第88-91页 |
5.4.1 任务映射 | 第88-89页 |
5.4.2 能耗优化 | 第89-91页 |
5.5 多工作流调度算法 | 第91-100页 |
5.5.1 顺序调度算法 | 第91-92页 |
5.5.2 轮询调度算法 | 第92-94页 |
5.5.3 时隙调度算法 | 第94-97页 |
5.5.4 交叉调度算法 | 第97-99页 |
5.5.5 合并调度算法 | 第99-100页 |
5.6 实验及分析 | 第100-109页 |
5.6.1 环境设定 | 第100-101页 |
5.6.2 实验结果 | 第101-108页 |
5.6.3 实验总结 | 第108-109页 |
5.7 本章小结 | 第109-110页 |
总结与展望 | 第110-113页 |
参考文献 | 第113-123页 |
致谢 | 第123-125页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第125-126页 |
附录B 攻读博士学位期间主要参与的课题 | 第126页 |