基于模糊理论的主动配电网资源集群控制系统设计

现有系统进行主动配电网资源集群控制时,受脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)波频率的影响而无法进行有效调压,存在主动配电网响应偏差较大的问题,因此设计基于模糊理论的主动配电网资源集群控制系统.系统硬件配置包括集群管理模块、调压模块,集群管理模块由集群管理主站、集群管控装置、高级应用子系统以及数据采集与监视控制(su-pervisory control and data acquisition,SCADA)系统构成,调压模块由调压装置构成.在硬件设计的基础上,通过集群划分实现配电网分区、主导节点选择以及集群资源划分,并通过多目标优化方法对电网资源进行多目标优化,根据优化结果通过主动配电网资源集群控制策略实现主动配电网资源集群控制.实验结果证明,在输出功率为3 000～6000 W范围内,所设计系统的响应偏差较小,且运行效率较高,实现了性能提升.     

基于FPGA的动态部分可重构高性能计算实现

针对大规模集群系统中的加速计算阵列或工作组内加速计算节点资源共享模式,提出了一个通用处理节点通过网络互联动态部分可重构计算节点的高性能计算体系架构,设计实现了一种基于FPGA的动态部分可重构计算节点,该动态部分可重构计算节点具备动态部分重构能力,可以根据应用需求动态加载不同的计算功能单元.基于Avnet的Virtex-4开发板,实现了基本硬件结构和动态部分可重构计算节点硬件原型,在此基础上生成全局配置数据文件及计算功能单元对应的部分配置数据文件,实现了动态部分可重构计算节点上的软件系统及远程访问接口库.实验结果表明,该设计以较小的资源实现了较多的功能,动态部分可重构计算节点可以很好的完成计算任务,并能有效地提高系统性能.     

集群资源统一管理和调度技术综述

随着互联网的快速发展和大数据的来临,基于数据密集型应用的集群计算框架不断涌现,并且这些计算框架都只面向某一类特定领域的应用.基于这一特点,互联网公司往往需要部署和运行多个计算框架,从而为每个应用选择最优的计算框架.因此,资源统一管理和调度系统作为集群共享平台被提出来.集群资源统一管理和调度系统需要同时支持多种不同计算框架,如何管理集群计算资源和不同计算框架间的资源公平分配成为关键技术难点.不同计算框架的作业是异构的,如何在不同框架间进行作业调度,以充分利用集群资源和提高系统吞吐量,成为了新的挑战.本文针对现有的资源管理系统和应用需求特点,研究和分析了集群资源管理和调度的关键技术,并对现有的集群资源管理技术存在的问题和未来发展进行了探讨.     

提高集群系统稳定性的自动化管理方法

为了提升网格节点集群平台的稳定性,提出了一种应用于大规模集群系统的自动管理方法,将该方法部署到本单位曙光5000集群上,取得了较好运行效果.分析了曙光5000使用过程中发生的3类故障模式:计算节点死机,NIS客户端系统失效和违规作业;根据每类故障的发展特征,实现了处理这些故障模式的系统故障自动管理方法;实际运行效果表明该方法能够提高作业成功率,降低计算节点失效率.     

异构Hadoop集群中数据副本放置策略优化

针对默认的Hadoop数据副本策略未考虑集群节点硬件配置的异构、文件访问特点、实时负载等信息,导致异构环境中集群计算任务本地化比例下降、影响计算性能,提出计算型数据的副本放置优化策略.量化数据访问特征以及节点实时性能和负载,以节点数据访问负载与其计算性能相匹配为原则为副本选择存储节点.实验结果表明:与默认策略相比,优化的副本放置策略能更有效地为副本选择合适的存储节点,提高计算任务本地化比例和计算性能,并使集群对节点的变动具有更好的适应性.     

基于Linux的集群管理系统设计与实现

基于Linux的LVS集群系统缺乏全面的管理系统,影响了其集群规模、运行的稳定性等.设计了一套集群管理系统,包括集群运行状态的监控、集群节点的快速安装与恢复、集群的动态调度、管理界面4部分,并对未来集群功能的升级扩展做出准备.整个系统借鉴了其他成熟系统的设计思想,结合现有的各种开源项目及自由软件自主开发.系统已经在大连理工大学VOD视频点播系统的realserver LVS集群中部分实现,系统的稳定性和可操作性都有明显提高.     

WCCS环境下利用WRK优化高性能计算

基于WCCS平台的高性能集群计算已经被广泛应用在科学计算上.利用WRK对系统进行内核调试并使得计算性能得到优化是本文研究的重点.通过在多台PC机上构建并行化平台,实现了一个可以进行高性能计算的高可用集群系统.该集群系统平台可以完成特定需求的高性能计算.结合上述系统并引入WRK环境对内核调度分配算法进行修改和调整,使得系统对于任务调度,内存分配等进行优化,并将其内核配置到HPC集群的每一个节点上,提高了整个HPC集群的计算能力和用户不同需求的适应性,实验结果表明,该高性能计算集群对于实验室或计算中心的教学与科研有实际的应用价值.     

基于网格节点的分布计算策略分析

介绍了网格技术的现状和近期发展,讨论了集群服务器作为网格节点的重要组成部分在网格计算中的重要作用,导出了计算包在到达网格节点时的一种数学模型,利用这种数学模型,对网格节点的分布计算策略进行分析,这对充分利用集群服务器计算资源、提高网格节点的服务能力有着重要意义.     

基于集群系统的导弹流场并行数值模拟

采用36颗安腾2处理器和Infiniband网络设备构建了一套18节点的高性能计算集群系统,经过性能调优,其Linpack值达到每秒可执行1 886亿次浮点运算(188.6 GFlops)的水平.然后,将集群系统扩展为适用于计算流体力学并行应用的数值模拟平台.建立了约为783万结构化网格的战术导弹三维流场仿真模型,通过网格分区算法将模型移植到集群系统上并行求解,并测试了集群系统的性能.结果表明,构建的CFD数值模拟平台硬、软件资源配置合理,能够适用于中等规模的CFD并行仿真.     

基于消息传递的MCC集群实现

并行处理是提高计算能力的一种方法,通过网络相互连接的工作站和PC构成一个庞大的资源,以多计算机互连为基础的集群成为一种新的高效的大规模并行计算工具.本文讨论了基于消息传递机制的并行处理系统MCC的设计和实现方案.MCC系统提供了消息队列管理、节点管理、任务管理等功能,为用户提供了一个良好的并行程序开发和设计的环境.     

Linux集群节点自动化部署方法与实现

Linux发行版本正在迅速变得功能完善,界面友好,尤其在集群中得到了越来越广泛的应用.Linux集群节点的操作系统自动批量部署及系统本地化是非常重要的一项工作,但这项工作的实施过程显得过于烦琐.为提高Linux集群节点自动化部署的效率,在研究开源软件—SystemImager的基础上,对比其他部署方案,提出了应用SystemImager克隆技术有效完成Linux集群节点的系统安装、软件分发及生产部署全过程的自动化解决方案.     

基于自主计算的集群管理软件的设计与实现

论文分析了集群管理领域的研究现状以及自主计算的相关概念和技术,在分析集群计算环境管理需求的基础上,给出了一种以JMX管理标准为基础的基于规则的自主管理体系结构,并设计了节点代理服务模块和管理服务器的功能结构.论文提出了一种基于自主计算技术的集群节点监控管理服务机制,给出了基于规则语言的管理决策引擎的实现方法,最后,论文通过在浪潮天梭TS10000集群服务器的自主Tomcat集群的自恢复控制实例,验证了该软件的可用性和有效性,并对下一步的研究方向进行了探讨.     

集群绘制系统中的自主计算

为了提高集群绘制系统的错误处理能力,该文实现了在集群绘制系统实现自配置、自恢复、自优化和自保护的方法。该方法特别针对集群绘制系统自恢复的功能,根据集群绘制系统的特点,提出了检查点和回卷恢复机制方法。集群绘制系统TH-CRS(ts inghua cluster rendering system)实现了自主计算的各种属性,能够根据资源和环境的变化作出自我调整。实验结果表明,使用该文提出的方法,集群绘制系统能够具有较好的错误处理能力,同时绘制速度可达到普通并行绘制系统的90%。     

面向集群应用的太阳能中央热水工程控制器的设计与实现

针对面向集群应用的太阳能中央热水工程的功能需求和运行特点,提出了相应控制器的设计方案,实现了工程主要部件及其安装方式可配置的设计,解决了因不同安装环境、不同技术需求而产生的多种配置、安装方式的控制问题,改进了提高能源利用率的控制模式,实现了工程的现场和远程测控功能,为太阳能工程的集群应用和信息化管理提供技术支撑.     

基于OpenStack云平台虚拟集群环境的部署

云计算是一种在网络的基础上通过各种服务方式为用户提供多种需求资源的计算模式.虚拟化的集群环境主要是采用虚拟技术构建多台虚拟计算节点,由此来搭建与物理集群功能相同的虚拟集群环境.该集群主要通过Open Stack云计算平台的虚拟化技术创建Ubuntu虚拟镜像,利用虚拟镜像创建Ubuntu虚拟化实例,然后结合System Imager技术来高效的完成集群节点的自动化部署.     

异构Flink集群中负载均衡算法研究与实现

Flink是目前非常流行的流处理引擎.和先前的Hadoop,Spark,Storm等分布式计算框架相比,Flink能实现低延迟、高吞吐,保证Exactly Once.调度模块是保证集群高性能非常重要的一部分,但目前Flink调度默认把集群中所有节点看作是同等性能的,采用轮询调度策略.但在异构集群里这样的调度就会低效,因为计算资源少的节点运行的Task和计算资源多的节点运行的Task一样多,所以局部负载不均衡,影响Job的运行时间和吞吐量,造成延时.提出平滑加权轮询任务调度算法和基于蚁群算法的任务调度算法,解决运行过程中集群负载不均衡问题.平滑加权轮询任务调度算法在任务调度初始阶段根据集群资源按照权重平滑轮询调度.基于蚁群算法的任务调度算法是在运行过程中当集群已使用资源高于阈值时采用类似蚁群算法去执行任务调度,动态计算全局最优任务分配方案,能重新负载均衡.     

面向航空集群网络的改进型AODV路由协议

航空集群作战是未来空战重要作战模式,作战的场景、对象、态势更加复杂多变,经典的AODV(ad hoc on-demand distance vector routing)路由协议由于存在网络节点资源耗费不均以及无法适应网络拓扑结构快速变化等问题,不能很好地适应航空集群网络.提出一种基于资源可用模型和断裂链路快速修复模型的改进型AODV路由协议.协议通过设计资源可用模型改善航空集群网络中节点存储资源、计算资源、带宽资源耗费不均的问题,提高节点生存时间,并且通过设计断裂链路快速修复模型,降低重启路由发现频率,使其能更好地适应网络拓扑快速变化的航空集群网络.仿真表明,与经典的AODV协议相比,该协议在降低网络中死亡节点数目以及重启路由发现频率方面都有显著提升,对航空集群网络具有较强的适应能力.     

KD-50-I-E:一台增强型高性能计算机

与基于龙芯2F处理器的国产万亿次高性能计算机KD-50-I相比,KD-50-I-E增强了系统的配置,改进了计算节点的设计,包括提高系统主频,采用速度更快的交换芯片和合理的结构布局,使整机性能得到提升,运行更加稳定可靠.目前已成功应用于城市交通控制与管理、防灾减灾.通过灵活配置计算节点、服务节点和其他应用部件,可以构建出适应不同行业应用需求的高性能计算机系统.     

双均衡的集群存储资源映射方法

为了解决集群存储环境下的存储资源管理问题,提出一种双均衡的集群存储资源映射方法。该方法包含两个阶段:第一阶段基于LPT(longest processing time)算法求解集合划分问题,实现将虚拟存储资源请求均匀地分配到节点上;第二阶段基于Toyoda算法求解多维背包问题,用于进行节点内部设备级别的资源映射。这种两阶段的求解过程可以极大地简化集群存储资源映射问题的求解难度,并达到节点间负载均衡和节点内部多维度资源使用均衡的双均衡目标。模拟实验表明该方法不仅达到双均衡的资源映射目标,而且对不同维度、不同粒度的资源请求情况具有良好的适应性。     

系统可观测同步相量测量单元最优配置和分阶段配置

以电力系统配置同步相量测量单元（PMU）个数最少为目标,全网可观测、系统有最大量测冗余度为约束,提出PMU最优配置模型.针对PMU价格昂贵,很难一次性安装上所有所需PMU的实际问题,提出系统不可观测度的概念,以每阶段安装相同个数的PMU能够最大限度地提高系统量测冗余度和最终完成安装后满足系统可观测的最优配置为约束条件,提出PMU分阶段的最优配置模型.在此基础上,采用改进自适应遗传算法求解此模型,保证全局最优.在陕西49节点实际电网的PMU安装地点优化计算中,基于文中模型的算法不仅给出了14个PMU、120个量测量的最优配置方案,而且给出了优化的三阶段安装步骤,目前此方案已在实际电网中得到应用.