【摘 要】
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随着云计算技术与应用的飞速发展,云服务需要更多类型资源支持其高效运行。同时,异构云资源的分配与调度也带来一些新的问题与挑战。面向异构云资源的利用（如CPU-GPU）,往往需要从公平性与高效性两个重要指标进行优化。为了解决这些问题,本文研究了面向异构云资源的公平高效分配方法。本文的工作总结如下:1.提出了兼顾公平性与高效性的异构云资源分配算法,其中参考了最优化问题的次梯度法,设计了一个迭代式的、动态
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随着云计算技术与应用的飞速发展,云服务需要更多类型资源支持其高效运行。同时,异构云资源的分配与调度也带来一些新的问题与挑战。面向异构云资源的利用（如CPU-GPU）,往往需要从公平性与高效性两个重要指标进行优化。为了解决这些问题,本文研究了面向异构云资源的公平高效分配方法。本文的工作总结如下:1.提出了兼顾公平性与高效性的异构云资源分配算法,其中参考了最优化问题的次梯度法,设计了一个迭代式的、动态适应的启发式求解算法。2.面向CPU/GPU异构云资源,完成了支持异构云资源分配平台的设计。平台的功能包括采集任务运行数据、调用异构资源分配算法、管理任务运行以及运行数据监测。实现中分别针对图形计算任务以及通用计算任务执行的需求,使用Easy Hook以及CUPTI等不同的数据采集以及进程控制技术,实现了该系统实验平台。3.面向CPU/GPU异构云资源,对资源分配算法策略进行了实验验证。测试结果显示该方法能够显著提高公平性指标,特别是在多计算密集型任务负载下。与VGASA策略相比,该方法公平性提升了约45%。4.面向大规模异构云资源,通过基于Cloud Sim的仿真模拟平台对该方法进行大规模的实验分析。结果验证了算法在大规模环境下的有效性以及可扩展性。
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