基于碳足迹的虚拟化实验室虚拟机资源分析与优化

从降低电能消耗的视角,分析基于虚拟化技术的高校实验室存在不必要的虚拟机更新操作与虚拟化资源分配不均匀产生能源消耗问题.提出了一种虚拟机资源优化模型,通过资源占用当量平均分布函数、虚拟机更新适应度函数优化虚拟机的更新操作,从而降低计算资源开销.模拟实验与分析证明,优化的资源当量分布趋于均匀,提高了计算资源的使用效率.     

基于虚拟化技术的云仿真资源迁移技术研究

针对云仿真平台对云仿真资源容错能力的需求,实现了一种基于虚拟化技术的云仿真资源迁移技术,使得仿真用户可以通过云仿真平台获得符合其个性化需求的、连贯的、高质量的仿真服务。分别研究了云仿真资源的迁移模型和过程,以及迁移过程的时空一致性,实现了不需要对仿真成员进行的改造或增加其他的辅助部件,就可使得仿真任务执行出错时,在迁移机制作用下仍然能够继续准确运行。最后结合具体应用给出了该迁移技术的应用效果和性能测试,说明了该迁移技术的可行性和有效性。     

一种IaaS模式“云训练”系统设计

针对网络化模拟训练真实感不强,训练效率低等问题,提出了一种IaaS (Infrastructure as a Service)模式的“云训练”.阐述了“云训练”的体系结构和运行模式,研究了“云训练”的3项核心技术.通过GPU虚拟化技术解决云环境中终端用户3D图形图像处理能力弱的问题.根据模拟训练特点,建立用户需求模型,将模糊理论引入资源调度技术中,实现虚拟资源的动态调度;结合检查点回滚、虚拟机备份和虚拟机迁移技术,实现系统高效动态容错,保证了系统的稳定性与可靠性.实验证明,“云训练”系统改善了传统模拟训练系统中资源的按需共享能力,提升了资源利用率,保证了模拟训练效果.     

XEN虚拟机分析

硬件计算能力的极大提高重新激发了人们研究虚拟机软件的热情。XEN虚拟机是目前业界广泛看好的一款开源的虚拟机管理软件，它具有良好的体系结构和优越的性能。随着虚拟机的应用，会出现新的安全问题。介绍了XEN虚拟机的系统结构，重点探讨了基于IntelVT-x的硬件虚拟技术，从处理器管理、内存管理和设备管理三个方面阐释了XEN虚拟机的基本工作原理及其实现的关黻术；在此基础之上，探讨了XEN虚拟机的安全问题并提出了一些安全措施。     

面向高效能计算的虚拟化技术研究综述

首先介绍了未来高效能计算的需求来源—大型复杂CAE的研究现状,指出高效能计算作为大型复杂CAE问题求解的重要工具和实现途径,对工业制造领域产品创新的研究和设计水平的提高具有重要意义;其次,阐述了高效能计算的研究现状、存在问题和发展趋势,指出了在高效能计算中应用虚拟化技术的必要性;再次,对虚拟化技术及面向高效能计算的虚拟化技术的研究现状进行了分析,指出了虚拟化技术在面向大型复杂CAE的高效能计算、特别是在虚拟制造领域中的应用框架和应用前景。最后,提出了本领域研究的不足及未来的研究工作。     

基于虚拟化技术的云仿真运行环境动态构建技术

为使得云仿真平台能够支持仿真用户快速、高效、灵活地获得个性化仿真服务,基于虚拟化技术研究了云仿真运行环境动态构建技术,设计了基于虚拟化技术的云仿真运行环境动态构建模型,研究了面向多用户的、以仿真模型需求为依据的云仿真运行环境动态构建的三层映射算法。最后通过一个应用示例说明了基于虚拟化技术的云仿真运行环境动态构建技术的可行性和有效性。     

多虚拟机协同计算任务的描述方法

研究了一种基于特征模型的多虚拟机协同计算任务(collaborative computing tasks over multiple virtual machines, CCTMVM)的描述方法及其辅助构造工具,以简化虚拟机平台中并行计算的描述,提高应用程序的开发效率。从任务分解的原则与方法、粒度评价方法和启发式规则等方面分析了任务分解的策略,确定了分解任务的并行关系判别准则,并依据时序关系对特征单元的语义动作进行了描述。从特征单元内聚、耦合及粒度系数对描述方法的有效性范围进行了分析。进行了CCTMVM辅助构造工具的原型设计,以一个计算机辅助工程（computer aided engineering, CAE）问题求解实例分析了任务构造过程。实验结果表明,本文所提思路和方法对构造面向并行计算的CCTMVM具有一定的可行性。     

IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

针对供应虚拟机的IaaS （infrastructure as a service）云下虚拟机部署存在较高时延,导致弹性云服务效率低下的问题,提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法. 该方法利用负载与虚拟机配置的关系,预测负载值,并估算虚拟机需求量,从而可提前部署虚拟机,提高IaaS云的服务效率. 研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境,实现其下的弹性供应的资源决策模块. 实验与算法分析表明,该方法能够准确决策虚拟机资源量,保证虚拟机资源预留,有效改善了IaaS云的弹性效率.     

SPESEC:并行科学工程计算的模拟环境

SPESEC是在MIMD并行计算机上进行科学工程计算的模拟环境,已经在具有MC 68000系列微处理器的计算机系统上实现。SPESEC具有明确定义的虚拟机,提供了为该虚拟机编程的语言,从而为用户提供了完整的编程和运行环境。本文描述SPESEC的设计目的、性能特点和SPESEC提供的并行程序环境,也给出在串行计算机上实现SPESEC的某些细节。最后给出在SPESEC中进行并行计算的例子。     

自定制浮点FFT/IFFT处理器的FPGA实现研究

针对定点FFT/IFFT处理器精度不高的缺点,提出了自定制浮点FFT/IFFT处理器的FPGA硬件实现。结合工程需求和FPGA器件结构确定了自定制浮点数据格式,阐述了实现浮点运算和提高蝶形运算速度等关键技术,并用FPGA实现了一个可变数据长度的FFT/IFFT处理器。该处理器已投入实用,工作性能稳定,系统时钟80MHz,完成1024点FFT/IFFT运算只需64μs,处理误差小于-80dB,功耗小于1W。