针对数据中心网络利用率低、管控方式复杂和运维成本高等问题,提出一种基于向量交换的数据中心网络数据面模型(vector address data center,VADC),并对其结构和部署进行了详细说明。结合软件定义网络技术,引入一种新型源路由地址——向...
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针对数据中心网络利用率低、管控方式复杂和运维成本高等问题,提出一种基于向量交换的数据中心网络数据面模型(vector address data center,VADC),并对其结构和部署进行了详细说明。结合软件定义网络技术,引入一种新型源路由地址——向量地址(vector address,VA)作为数据交换标签,解决了数据中心扩展性、成本和能耗等问题。设计了通过自主研发的基于NetFPGA的低造价OpenFlow设备和商业级服务器来构建新型数据中心网络架构,新数据流建立时,无需下载流表,消耗的控制信令数量约减少72%。实验结果表明,该方案具有良好的实用性和可编程特性,为构建未来绿色数据中心网络体系架构提出了一个重要思路。
面向能耗优化的面积(核数)-功率(频率)分配问题是当前众核处理器研究热点之一.通过性能-功耗模型了解其在核数-频率空间的分布规律,然后在核数和频率级别这2个维度上通过实测执行逐步搜索,可以获取"核数-频率"配置的最优解,从而达到能耗优化的目的;然而本领域现有方法在核数-频率空间内实测搜索最低能耗时收敛速度慢、搜索开销大、可扩展性差.针对此问题,提出了一种基于求解最优化问题的经典数学方法——可行方向法的最低能耗搜索方法(energy-efficient optimization based on feasible direction method,EOFDM),每次执行都能从核数和频率2个维度上同时减小搜索空间,在迭代执行中快速收敛至最低能耗点.该方法与现有研究中最优的启发式爬山法(hill-climbing heuristic,HCH)进行了对比实验,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低39.5%,46.8%,48.3%,提高了收敛速度,降低了搜索开销;当核数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低48.8%,51.6%,50.9%;当频率级数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低45.5%,49.8%,54.4%,在收敛速度、搜索开销和可扩展性方面均有提高.
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