Ett ökande antal nya flerkärniga system använder arkitekturen Non-Uniform Memory Access tack vare sin skalbara minnesprestanda. Men det komplexa samspelet mellan datalokalitet, diskussion om delade minnesresurser på chipet och cross-node datadelning overhead gör leveransen av en optimal och förutsägbar programprestanda svår. Virtualiseringen komplicerar ytterligare schemaläggningsproblemet. På grund av abstrakta och felaktiga kartläggningar från virtuell hårdvara till maskinvara är optimeringar på program- och systemnivå ofta inte effektiva inom virtuella maskiner. Vi finner att straffet för att få tillgång till "uncore" minne delsystem är ett effektivt mått för att förutsäga programprestanda i NUMA multicore system. Baserat på detta metriska, lägger vi till NUMA medvetenhet till den virtuella maskinen schemaläggning. Vi föreslår en Bias Random vCPU Migration (BRM) algoritm som dynamiskt migrerar vCPUs för att minimera den systemomfattande uncore straff. Vi har implementerat programmet i Xen virtuella maskinmonitorn. Experimentella resultat på ett tvåvägs Intel NUMA multicore system med olika arbetsbelastningar visar att BRM kan förbättra applikationsprestanda med upp till 31,7 % jämfört med standard Xen kredit schemaläggare. Dessutom uppnår BRM förutsägbara prestanda med i genomsnitt högst 2 % variationer i körtiden.
Rao m.fl. REF föreslår slumpmässiga vCPU-migreringsscheman för att placera vCPU:erna på en NUMA-arkitektur.
Optimizing virtual machine scheduling in NUMA multicore systems
{'venue': '2013 IEEE 19th International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA)', 'journal': '2013 IEEE 19th International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}