中国人民解放军总装备部预研基金(51316040301)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于强化学习的智能I/O调度算法被引量：2
- 2010年
- 利用机器学习方法解决存储领域中若干技术难题是目前存储领域的研究热点之一。强化学习作为一种以环境反馈作为输入、自适应环境的特殊的机器学习方法,能通过观测环境状态的变化,评估控制决策对系统性能的影响来选择最优的控制策略,基于强化学习的智能RAID控制技术具有重要的研究价值。本文针对高性能计算应用特点,将机器学习领域中的强化学习技术引入RAID控制器中,提出了基于强化学习的智能I/O调度算法RL-scheduler,利用Q-学习策略实现了面向并行应用的自治调度策略。RL-scheduler综合考虑了调度的公平性、磁盘寻道时间和MPI应用的I/O访问效率,并提出多Q-表交叉组织方法提高Q-表的更新效率。实验结果表明,RL-scheduler缩短了并行应用的平均I/O服务时间,提高了大规模并行计算系统的I/O吞吐率。
- 李琼郭御风蒋艳凰
- 关键词：RAID控制器
- I/O受限的并行加速比模型与可扩展I/O体系结构
- 2011年
- 为了缓解I/O瓶颈问题,可以从应用程序、可扩展算法、编译器和语言、运行时库、操作系统和体系结构六方面展开研究。其中,I/O体系结构是所有技术途径的关键支撑。当前并行I/O性能分析缺乏科学的理论模型为I/O体系结构设计提供理论依据。本文针对并行计算机系统的可扩展性问题,研究了I/O负载对并行计算机系统可扩展性的影响,建立了I/O受限的并行加速比性能模型,对目前大规模并行计算机系统中三种常用I/O体系结构的可扩展性进行了分析;以此为理论依据,提出了一种面向高性能计算的可扩展并行I/O系统结构。同时,还提出了几种有效降低I/O操作服务时间的策略,从而达到增强系统可扩展性的目的,为后续研究奠定了基础。
- 李琼杜云飞杨学军
