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GPU集群能耗优化控制模型研究
资料介绍
随着大数据技术的发展,GPU集群作为一种高效的并行系统被应用到大规模数据实时计算中.能量是实时计算时重要的资源,GPU集群的能耗优化及实时消减成为一个具有挑战性的问题.从集群全局角度引入模型预测控制策略,并建立闭环反馈机制的多输入多输出控制器.通过调整计算频率和改变活跃流多处理器来改变能耗状态,利用反馈和滚动优化机制完成对未来的控制预判,实现消减冗余能耗的目标.实验表明:控制模型的精度和节能效果优于基准模型,而且具有较好的稳定性,适合应用到大规模数据实时计算中.
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