检索结果

Select

1. 基于精准通信建模的脉冲神经网络工作负载自动映射器

华夏, 朱铮皓, 徐聪, 张曦煌, 柴志雷, 陈闻杰

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (3): 827-834. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022010078

摘要（279）

HTML （5）

PDF （1800KB）（64）

在分布式计算平台上运行大规模的脉冲神经网络（SNN）是提升类脑计算智能水平的基本手段之一，它的难点在于如何将SNN部署到对应数量的计算节点上，使整体系统的运行能效最佳。针对以上问题，在基于NEST的SNN工作负载自动映射器（SWAM）的基础上，提出一种基于精准通信建模的SNN工作负载自动映射器（SWAM2）。在SWAM2中，基于NEST仿真器对SNN工作负载的通信部分进行精准建模，并改进工作负载模型中参数的量化方法，设计了最大网络规模预测方法。在SNN典型案例上的实验结果表明，在工作负载通信以及计算时间的预测中，SWAM2的平均预测误差比SWAM分别降低12.62和5.15个百分点；在对工作负载最佳映射的预测中，SWAM2的平均准确率为97.55%，比SWAM高13.13个百分点。SWAM2通过自动预测SNN工作负载在计算平台上的最佳部署/映射，避免了手动反复实验的过程。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 云环境下虚拟机集群系统动态负载均衡机制

李立耀赵少卡林东森徐聪杨家海

计算机应用 2014, 34 (11): 3082-3085. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3082

摘要（171）

PDF （775KB）（581）

针对传统的物理集群系统无法灵活应对大型互联网应用的问题,提出一种云环境下虚拟机集群的综合负载均衡机制。该方法首先定期地采集集群中虚拟机节点的CPU、内存、连接数、响应时间,以及所在物理主机的负载状况等指标信息,然后加权计算节点的综合负载并得出其权值,最后通过调度器进行任务请求的合理分配,从而解决了传统集群系统负载不均且不能适应多变的网络环境等诸多问题。实验结果表明,与加权轮询法(WRR)和加权最少连接法(WLC)调度方案相比,该机制能够在并发量较大时维持较低的响应时间,并能够根据集群中综合负载的状态实时地增加或减少虚拟机数量,通常在5s之内达到整体集群的负载均衡。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于OpenStack的清华云平台构建与调度方案设计

赵少卡李立耀凌晓徐聪杨家海

计算机应用 2013, 33 (12): 3335-3338.

摘要（704）

PDF （809KB）（1172）

从一般云计算的体系结构与清华大学的实际需求出发，利用先进的OpenStack平台，采用分层设计的方法设计实现一个可对云资源进行综合管理的清华云平台。分析了该系统的优势和应具备的主要模块功能，重点研究系统中的资源调度关键技术，提出了一种基于任务调度和负载均衡的策略，并通过对调度方案的实验与分析，验证了该调度策略在保证服务性能和执行效率的基础上能够均衡服务器的资源负载，使云平台处于相对稳定的状态。