【摘 要】
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随着大数据、人工智能、物联网技术的发展,网络终端设备的数据处理量爆炸式增长,使得终端嵌入式计算设备的缺点逐渐显现,主要表现在:一方面单一终端设备使用场景和功能相对固化,使得设备资源利用率不高,存在计算资源过剩的现象。而另一方面需要进行大数据量信息处理的用户,自身的终端资源不够用,受成本限制又难以更新高性能电子设备。因此,基于上述问题,并结合目前“云+高性能计算芯片”一体化加速,协同发展等热门研究领
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随着大数据、人工智能、物联网技术的发展,网络终端设备的数据处理量爆炸式增长,使得终端嵌入式计算设备的缺点逐渐显现,主要表现在:一方面单一终端设备使用场景和功能相对固化,使得设备资源利用率不高,存在计算资源过剩的现象。而另一方面需要进行大数据量信息处理的用户,自身的终端资源不够用,受成本限制又难以更新高性能电子设备。因此,基于上述问题,并结合目前“云+高性能计算芯片”一体化加速,协同发展等热门研究领域,本文展开以下研究:本文设计“CPU-FPGA-GPU异构云计算系统”(下文统称为“CFG异构云计算系统”),系统中CPU用于逻辑控制,FPGA及GPU应用于图像处理、金融等需进行数据高吞吐低延迟的领域。该系统中用户能够按需申请计算资源,系统通过任务驱动的方式动态加载计算资源,能够有效避免资源过剩;同时,硬件计算设备作为云平台数据中心的一部分,以租赁的方式供以终端用户使用,能够有效避免购买硬件计算设备所带来的的巨大开销。系统设计中,因Cyborg项目发展尚不完善的原因,该系统并未直接采用Openstack云管理平台中的Cyborg项目对高性能计算器件进行管理,而是对FPGA、GPU硬件设计原理、Openstack内部源码架构及Openstack虚拟化实现机制进行系统性研究。在此理论基础上解决FPGA、GPU硬件设备的硬件发现、驱动挂载、资源虚拟化、与Nova组件交互及硬件资源池化等技术难点,实现Openstack云平台对FPGA、GPU硬件计算设备的管理与调用。为进一步解决“CFG异构云计算系统”中FPGA资源利用率不高、任务执行时间开销大,用户服务数量少的问题,本文综合考虑系统资源特殊性、子任务间依赖关系、任务最晚执行时间、系统负载均衡、任务跨设备通信开销等因素,建立了多约束双目标的任务调度模型。本文以提高“CFG异构云计算系统”中FPGA平均资源利用率,降低任务执行时间开销为目标,在任务预处理阶段提出了上下搜索算法,同时充分考虑系统负载均衡及任务通信开销的问题,并提出相应策略。在任务调度阶段提出基于组的改进遗传算法。上下搜索算法能够在具有相互依赖关系的应用子任务中将FPGA类型任务进行筛选与分组,为FPGA类型任务调度做准备。基于组的改进遗传算法提出尽量将具有相互依赖关系的子任务放置于同一资源设备上,以避免子任务间跨资源设备通信带来的巨大时间开销。同时,基于组的改进遗传算法在选择操作时采用精英选择策略,避免精英个体因后续交叉、变异操作而被破坏。在交叉和变异操作过程中,选取合适的交叉与变异概率,保证种群个体多样性。最后,本文进行两项实验。(1)模拟终端用户向“CFG异构云计算系统”发送测试实例以测试系统性能,实验证明该系统具有用户交互界面友好、弹性扩容、按需部署、资源池化等特点。(2)通过仿真对比实验,对“CFG异构云计算系统”任务调度算法——基于组的改进遗传算法进行评估。结果显示基于组的改进遗传算法调度结果FPGA平均资源利用率比传统遗传算法提高了5.4%,比随机选择算法提高了22.8%;任务调度过程中时间开销比遗传算法平均降低4.6%,比随机选择算法平均降低20%。实验证明,本文研究的“CFG异构云计算系统”中FPGA任务调度算法能够有效提高FPGA资源利用率并缩短任务执行时间,达到了预期的研究目的。
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