Behovet av bättre prestanda i högpresterande datorsystem i kombination med ökade elkostnader för att driva dessa system motiverar behovet av energieffektiv resursförvaltning. Drivna av kraven från Extreme Scale Systems Center på Oak Ridge National Laboratory, tar vi itu med problemet med schemaläggning dynamiskt ankommande uppgifter till maskiner i en övertecknad och energibelastad heterogen distribuerad datormiljö. Vårt mål är att maximera den totala "utility" intjänade av systemet, där nyttan av en uppgift definieras av en monotont minskande funktion som representerar värdet av att slutföra den uppgiften vid olika tidpunkter. För att ta itu med detta problem utformar vi fyra energimedvetna resursallokeringsheuristiker och jämför deras prestanda med heuristik från litteraturen. För vår givna energibelastade miljö utformar vi också en energifiltreringsteknik som hjälper vissa heuristiker att reglera sin energiförbrukning genom att låta uppgifter bara förbruka upp till en uppskattad rättvis andel energi. Omfattande känslighetsanalyser av heuristiken i miljöer med olika nivåer av heterogenitet visar att heuristik med förmågan att balansera både energiförbrukning och nytta uppvisar bästa prestanda eftersom de sparar energi för användning i framtida uppgifter.
En energimedveten resurshanteringsteknik föreslås i REF som schemalägger uppgifter på ett energibegränsat heterogent databehandlingssystem, samtidigt som syftet är att maximera systemets nytta baserat på slutförandet av uppgiften.
Utility maximizing dynamic resource management in an oversubscribed energy-constrained heterogeneous computing system
{'venue': 'Sustain. Comput. Informatics Syst.', 'journal': 'Sustain. Comput. Informatics Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}