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基于统计学习分析多核间性能干扰
赵家程; 崔慧敏; 冯晓兵
2013
发表期刊软件学报
ISSN1000-9825
卷号24.0期号:011页码:2558
摘要普遍认为,云计算和多核处理器将会统治计算领域的未来.但是,目前云计算数据中心的计算资源使用率非常低,其主要原因在于多核处理器上存在严重且不可预知的性能干扰.为了保证关键应用程序的QoS,只能禁止这些关键程序与其他程序共同运行,导致了资源的过度分配.为了提高数据中心的利用率,分析多核间的性能干扰成为一个关键的问题.观察到程序遭受的核间性能干扰可以表示为内存子系统总压力的线性分段函数,而与构成压力的具体应用程序无关以此观察为基础,提出了一种基于统计学习的多核间性能干扰分析方法,使用主成分线性回归的方法获得干扰模型,可以精确且定量地预测任意程序由于内存子系统资源竞争导致的性能下降.实验结果表明,平均预测误差仅为1.1%.
关键词云计算 多核 核间性能干扰 统计学习 主成分分析 线性回归
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35698
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
赵家程,崔慧敏,冯晓兵. 基于统计学习分析多核间性能干扰[J]. 软件学报,2013,24.0(011):2558.
APA 赵家程,崔慧敏,&冯晓兵.(2013).基于统计学习分析多核间性能干扰.软件学报,24.0(011),2558.
MLA 赵家程,et al."基于统计学习分析多核间性能干扰".软件学报 24.0.011(2013):2558.
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