随着超级计算机系统性能的提升,系统规模越来越大,如何高效管理这些系统成为高性能计算机亟待解决的关键问题之一.本文提出了一种针对大规模计算机的监控管理系统——MMS(Monitoring and Management System).MMS采用分布式系统结构来提...随着超级计算机系统性能的提升,系统规模越来越大,如何高效管理这些系统成为高性能计算机亟待解决的关键问题之一.本文提出了一种针对大规模计算机的监控管理系统——MMS(Monitoring and Management System).MMS采用分布式系统结构来提高监控管理系统的效率;监控信息的精细化处理降低了监控系统对计算网络的影响同时提高了基于web的客户端的反应速度;两级异步通信机制提高了MMS系统数据采集效率.理论分析与实验结果表明MMS运行效率高、可靠性好.展开更多
针对当前软件无线电(Software Defined Radio,SDR)应用部署决策系统的应用模型在功率消耗方面考虑的不足,以及现有应用部署算法在处理器数目较大时复杂度高的问题,提出了更为完善的系统模型,并在该模型的基础上提出参数可调整的加窗算...针对当前软件无线电(Software Defined Radio,SDR)应用部署决策系统的应用模型在功率消耗方面考虑的不足,以及现有应用部署算法在处理器数目较大时复杂度高的问题,提出了更为完善的系统模型,并在该模型的基础上提出参数可调整的加窗算法。仿真结果表明,同现有系统模型相比,提出的模型能够保证服务质量,可将系统功耗降低约5%,同时提出的算法兼顾复杂度和性能,可通过调整参数,适当降低复杂度并获得用户可容忍的性能。展开更多
文摘随着超级计算机系统性能的提升,系统规模越来越大,如何高效管理这些系统成为高性能计算机亟待解决的关键问题之一.本文提出了一种针对大规模计算机的监控管理系统——MMS(Monitoring and Management System).MMS采用分布式系统结构来提高监控管理系统的效率;监控信息的精细化处理降低了监控系统对计算网络的影响同时提高了基于web的客户端的反应速度;两级异步通信机制提高了MMS系统数据采集效率.理论分析与实验结果表明MMS运行效率高、可靠性好.
文摘针对当前软件无线电(Software Defined Radio,SDR)应用部署决策系统的应用模型在功率消耗方面考虑的不足,以及现有应用部署算法在处理器数目较大时复杂度高的问题,提出了更为完善的系统模型,并在该模型的基础上提出参数可调整的加窗算法。仿真结果表明,同现有系统模型相比,提出的模型能够保证服务质量,可将系统功耗降低约5%,同时提出的算法兼顾复杂度和性能,可通过调整参数,适当降低复杂度并获得用户可容忍的性能。