【摘 要】
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随着计算机中内核数量的增多,温度感知的多核任务调度算法成为计算机系统中的一个研究热点.近年来,机器学习在各个领域展现出巨大的潜力,很多基于机器学习的系统温度管理研究工作应运而生.其中,强化学习因其较强的自适应性,被广泛地运用于温度感知的任务调度算法中.然而,目前基于强化学习的温度感知任务调度算法系统建模不够准确,很难做到温度、性能和复杂度的较好权衡.因此,提出一种基于强化学习的多核温度感知调度算法——ReLeTA.在该算法中提出了更全面的状态建模方式和更加有效的奖励函数,从而帮助系统进一步降低温度.实验部
【机 构】
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云南大学软件学院,中国科学院信息工程研究所,SchoolofComputerScienceandEngineering,东北大学计算机科学与工程学院,中国科学院大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61902341)。
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随着计算机中内核数量的增多,温度感知的多核任务调度算法成为计算机系统中的一个研究热点.近年来,机器学习在各个领域展现出巨大的潜力,很多基于机器学习的系统温度管理研究工作应运而生.其中,强化学习因其较强的自适应性,被广泛地运用于温度感知的任务调度算法中.然而,目前基于强化学习的温度感知任务调度算法系统建模不够准确,很难做到温度、性能和复杂度的较好权衡.因此,提出一种基于强化学习的多核温度感知调度算法——ReLeTA.在该算法中提出了更全面的状态建模方式和更加有效的奖励函数,从而帮助系统进一步降低温度.实验部
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