基于YARN的GPU调度支持及调度策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论技术研究 | 第16-30页 |
| 2.1 Hadoop技术 | 第16-26页 |
| 2.1.1 Hadoop分布式文件系统 | 第16-20页 |
| 2.1.2 MapReduce计算框架 | 第20-22页 |
| 2.1.3 HadoopYARN资源管理平台 | 第22-26页 |
| 2.2 CGroups简介 | 第26-29页 |
| 2.2.1 CGroups核心功能 | 第27页 |
| 2.2.2 CGroups子系统 | 第27-28页 |
| 2.2.3 CGroups层级关系 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 YARN调度器研究 | 第30-42页 |
| 3.1 YARN调度流程 | 第30-32页 |
| 3.1.1 YARN分层调度 | 第30-31页 |
| 3.1.2 YARN调度触发过程 | 第31-32页 |
| 3.2 YARN调度器分析 | 第32-41页 |
| 3.2.1 Fifo调度器 | 第33-34页 |
| 3.2.2 Capacity调度器 | 第34-38页 |
| 3.2.3 Fair调度器 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 YARN调度器策略改进 | 第42-51页 |
| 4.1 PWB调度器产生背景 | 第42-43页 |
| 4.2 PWB调度器理论 | 第43-48页 |
| 4.2.1 队列应用数学模型 | 第44页 |
| 4.2.2 优先级权重更新方式 | 第44-45页 |
| 4.2.3 PWB调度器调度算法 | 第45-48页 |
| 4.3 PWB调度器实现 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 YARN对GPU调度支持 | 第51-59页 |
| 5.1 YARN资源模型 | 第51-52页 |
| 5.2 YARN中CGroups的应用 | 第52-54页 |
| 5.3 YARN对GPU调度设计 | 第54-56页 |
| 5.4 YARN对GPU调度实现 | 第56-58页 |
| 5.5 GPU调度支持前后对比说明 | 第58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 实验与结果分析 | 第59-70页 |
| 6.1 实验环境 | 第59-60页 |
| 6.2 PWB调度器实验与分析 | 第60-67页 |
| 6.2.1 PWB调度器不同权重系数 | 第60-65页 |
| 6.2.2 PWB调度器与YARN中调度器对比 | 第65-67页 |
| 6.3 GPU调度支持验证 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 全文总结 | 第70页 |
| 7.2 存在不足与未来工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
