多指标自趋优的GPU集群能耗控制模型

作     者：王海峰 陈庆奎 Wang Haifeng;Chen Qingkui

作者机构：临沂大学信息学院山东临沂276002 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2015年第52卷第1期

页      面：105-115页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(60970012) 山东省自然科学基金联合专项项目(ZR2013FL005) 山东省自主创新及成果转化专项项目(2014ZZCX02702) 

主　　题：能耗优化 可靠性 GPU集群 模型预测 极大熵函数 

摘      要：在大规模流数据实时处理领域中图形处理器(graphics processing unit,GPU)集群是一种重要的并行计算系统,对计算速度、能耗和可靠性3项指标都有较高要求.然而各指标互相约束,在实时计算中需要动态寻找最优均衡点,因此GPU集群中多项性能指标实时优化成为一个具有挑战性的问题.为综合考虑计算速度、能耗和可靠性3项指标,利用极大熵函数法把多项指标转化为一个综合性能评价指标,再以模型预测控制理论为基础构造一个自适应强的控制模型,该模型能够依据计算负载的变化动态调整集群内节点的能耗状态,在保证计算速度和可靠性的前提下消减冗余计算能耗.与未考虑可靠性的基准控制模型进行对比实验,结果表明所提出的模型具有较好的控制稳定性和鲁棒性,适合应用到GPU集群节能管理中.