【摘 要】
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OpenMP是一种广泛应用于共享内存的多线程程序设计的指导性编译处理方案,是并行计算领域最为流行的编程模型之一。OpenMP程序过去主要是在高性能计算机上运行,但是随着程序计算规模的不断变化,资源供给问题日益突出。云平台能够将大量计算、存储等资源按照用户需求进行统一的调度和管理,弹性作为云计算的核心特性,可以为系统动态地增加或减少计算资源,从而有效地缓解云物理资源供应不足和资源过剩问题。利用云计算
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OpenMP是一种广泛应用于共享内存的多线程程序设计的指导性编译处理方案,是并行计算领域最为流行的编程模型之一。OpenMP程序过去主要是在高性能计算机上运行,但是随着程序计算规模的不断变化,资源供给问题日益突出。云平台能够将大量计算、存储等资源按照用户需求进行统一的调度和管理,弹性作为云计算的核心特性,可以为系统动态地增加或减少计算资源,从而有效地缓解云物理资源供应不足和资源过剩问题。利用云计算的特性,动态地为OpenMP程序提供资源是一项有意义的工作。本文从OpenMP程序的本质特征出发,对其弹性方式、弹性操作和资源控制问题进行了深入的研究,提出一种针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展方案。基于OpenMP程序内部结构特征,设计了灵活的弹性资源分配策略,提出一种将基于机器学习的主动式和响应式预测相结合的负载预测方法,实现OpenMP程序的负载预测。然后,利用模糊控制器对资源进行协调,推理程序运行下一周期所需的CPU和内存资源。在此基础上,设计实现了中间件OPEC,实现OpenMP程序在运行过程中云资源的动态分配。选取基于共享内存基准测试套件PARSEC进行实验验证,实验结果表明本文提出的解决方案能够为OpenMP程序动态地提供多种资源以满足程序运行需求,有效地提高资源利用效率,降低程序运行成本。
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