Page 107 - 《软件学报》2021年第12期

王静莲 等:软硬件节能原理深度融合之绿色异构调度算法 3771

Fig.1 General architecture of the virtual cloud
图 1 虚拟云的常规体系结构
2.1 一种重视并兼发硬件节能正反馈优势的调度寻优动力方程
计算云异构众核处理器虽然品牌众多,但按微结构级 DVFS 配置或动态能耗型区分,大致可划分为 3 类:片
外独立 DVFS 支持、片上全局 DVFS 支持和片上每个核的 DVFS 支持.
异构系统实时调度 QoS 评价通常包括性能、经济或技术等指标.借助数字传感及物联网等实验技术,历经
异构众核体系电路(非线性)特征信号实时采集、节能机理模拟大数据的回归集成,参数间显、隐性关系深度挖
掘以及代表性参数筛选等核心步骤,本文突破异构众核体系动态能耗的多元非线性回归量化,并数学定义一系
列可预知(拟匹配)硬件资源物理反馈的调度 QoS 评价指标,亦即调度算法中的进化寻优动力方程构建的重要组
成部分.其中,表 1 显示了本文进化动力方程中的定义变量及代表意义.
定义 1(动态能耗). 计算云处理器按微结构级 DVFS 配置或动态能耗型区分,大致可划分为 3 类,即
v∈{1,2,3}.本质上,动态能耗(单位:Wh)等于动态功耗(单位:W)与执行时间(用ΔT i 表示)的乘积.
这里,即使具有同样的工作负载,而由于对应不同的“频率-电压等级”,能耗异构型处理器的动态实时功耗开
销差别极大.历经参数间显、隐性关系深度挖掘、代表性参数筛选以及实验数据的多元非线性回归量化等核心
步骤,异构众核处理器体系的动态能耗(用 D_energy(φ)表示)可定义为公式(1):
D _ energy ( )φ k n n k h n v F {load v F v ) δ − (F v )] δ + (F v )}× Δ T (1)
k = 1 = 1∑ i = 1 [ (δ = ∑∑ h + i − i − i i
定义 2(响应时间). 作为重要的异构实时调度 QoS 度量指标之一,预估响应时间主要考量虚拟机的执行时
间,具体涉及两方面因素:所有虚拟机必须要执行的指令数目以及每个虚拟机的指令处理能力(比如每秒可处理
的指令数目).因而,响应时间(用 R_time(φ)表示)可定义为公式(2):
k n n k h ϖ k h k ,θ
R _ time ()φ max max max(N θ /ω = h , i F v ) (2)
Ins
k = 1 h = 1 θ = 1
v
公式(2)中,虚拟机θ可映射到能耗型 v(v∈{1,2,3})的计算节点 k h 上,而且其工作频率是 F .
i