多处理器计算系统能耗和服务质量约束的任务调度策略研究

能耗和服务质量问题已成为影响多处理器系统规模和可靠性的关键问题。传统的任务调度策略以任务完成时间、吞吐率等性能指标作为任务调度的依据, 较少考虑系统能耗与服务质量问题。在多处理器计算系统中，如果单纯降低系统能耗,则会影响系统的服务质量。本项目将以当前广泛应用的多处理器计算系统为背景,研究适用于多处理器及多核架构下的能耗和服务质量约束的任务调度策略。通过研究任务负载的能耗特性及细粒度的线程能耗模型,应用模糊集理论对服务质量进行表达、强制和检验，提出多处理器系统能耗和服务质量可感知的任务调度模型和启发式算法,在满足指定的服务质量和资源服务能力的前提下,合理分布不同处理器或处理器核之间的能耗，使计算系统的能耗最小化。此种任务调度策略在传统任务调度策略的基础上,实现系统能耗和服务质量的多目标联合优化与折衷。这对于降低多处理器及多核计算系统的能耗,提高系统服务质量,具有重要的理论意义和应用价值。

本课题在传统多处理器计算系统任务调度的基础上，引入能耗和服务质量指标约束，通过建立不同典型任务负载(计算密集型、I/O密集型、混合型)的性能能耗模型，根据不同计算系统的服务质量要求，设计能耗和服务质量可感知的任务调度算法，同时优化内存分配和线程组，在满足系统指定的服务质量和资源服务能力的前提下，降低系统能耗。.提出了云计算及多虚拟机环境下能耗和QoS性能约束的资源调度策略，基于随机马尔科夫模型、博弈模型建立相应的调度算法和功耗可感知的虚拟化系统资源节约供给模型；提出了通过协调任务和内存管理来提高计算系统能耗有效性的算法，通过优化内存页面分配和线程组降低内存功耗。.根据项目计划书进行了相关研究，研究成果达到了计划书要求，部分研究成果发表在2012 Power and QoS Aware Computing Workshop(PQoSCom’12) 、2013 International Conference on Cloud Computing and Big Data (CloudCom-Asia2013)、2013 Workshop on Power-Aware Computing and Systems(HotPower’13)和The 13th International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing(ICA3PP-2013)等国际会议上和Journal of Information Science and Engineering、Cluster Computing、 Advanced Science Letters、Applied Mathematics and Information Science等期刊上。同时申报国家发明专利3项，获授权1项，培养研究生4名。.目前，国内各个部门、各级政府以及大量的IT企业正在规划或建设大量的大规模Internet数据中心(IDC)，然而，能耗/功耗问题已经成为大规模IDC系统亟待解决的首要关键问题，功耗/能耗的降低对于降低系统运行成本，提高系统可靠性具有重要意义，也是绿色计算(Green Computing)主要要解决的问题。本课题的相关研究探索和成果，可以为相关研究和工程实现提供一定的参考。