【摘 要】
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GPU集群已经成为高性能计算(HPC)领域的主流组件。随着处理单元的发展和集群节点的拓展,GPU集群将在节点层面趋于异构化。提出一套针对异构任务在节点异构GPU集群上的能量有效调度方案。形式化地描述其任务和资源模型以及能耗评估模型。通过特定的节点选择策略,减少空闲状态的能耗损失。通过任务类型划分和组合分配以及DVFS,增加CPU资源利用率。该方案从系统层面着手,能够与现有的算法和指令层面的优化方法
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GPU集群已经成为高性能计算(HPC)领域的主流组件。随着处理单元的发展和集群节点的拓展,GPU集群将在节点层面趋于异构化。提出一套针对异构任务在节点异构GPU集群上的能量有效调度方案。形式化地描述其任务和资源模型以及能耗评估模型。通过特定的节点选择策略,减少空闲状态的能耗损失。通过任务类型划分和组合分配以及DVFS,增加CPU资源利用率。该方案从系统层面着手,能够与现有的算法和指令层面的优化方法兼容。
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