Abstract-Under 2013 stod amerikanska datacenter för 2,2% av landets totala elförbrukning, en siffra som beräknas öka snabbt under nästa årtionde. Många viktiga arbetsbelastningar är interaktiva, och de kräver stränga nivåer av servicekvalitet (QoS) för att möta användarnas förväntningar, vilket gör det svårt att minska strömförbrukningen på grund av ökade prestandakrav. I detta dokument introduceras Hipster, en teknik som kombinerar heuristik och förstärkande inlärning för att hantera latenskritisk arbetsbelastning. Hipsters mål är att förbättra resurseffektiviteten i datacenter samtidigt som QoS för latencykritisk arbetsbelastning respekteras. Hipster uppnår sitt mål genom att utforska heterogena multikärnor och dynamisk spännings- och frekvensskalning (DVFS). För att förbättra användningen av datacenter och göra bästa möjliga användning av tillgängliga resurser, kan Hipster dynamiskt tilldela återstående kärnor till batch arbetsbelastningar utan att bryta QoS begränsningar för latency-kritisk arbetsbelastning. Vi utför experiment med en 64-bitars ARM big.LITTLE plattform, och visar att jämfört med tidigare arbete, Hipster förbättrar QoS-garantin för Web-Search från 80% till 96%, och för Memcached från 92% till 99%, samtidigt minska energiförbrukningen med upp till 18%.
Hipster REF införde ett hybridsystem som kombinerar heuristik och förstärkande inlärning för att hantera heterogena kärnor med DVFS-kontroll för förbättrad energieffektivitet och resursutnyttjande.
Hipster: Hybrid Task Manager for Latency-Critical Cloud Workloads
{'venue': '2017 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA)', 'journal': '2017 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}