51、进程亲和性与批调度器:优化并行计算的关键

进程亲和性与批调度器:优化并行计算的关键

1. 进程亲和性基础

在并行计算中,进程亲和性是一个重要的概念,它指的是将进程绑定到特定的处理器核心上,以提高性能和效率。我们可以使用以下命令在每个套接字的第一个核心上启动MPI亲和性应用程序:

./mpirun_distrib.sh "1 22" ./MPIAffinity

这个 mpirun_distrib 脚本会构建并执行以下命令:

mpirun -np 1 hwloc-bind core:1 ./MPIAffinity : -np 1 hwloc-bind core:22 ./MPIAffinity
2. likwid工具套件

likwid 工具套件提供了强大的亲和性设置功能,其中 likwid-pin likwid-mpirun 是两个常用的工具。

2.1 likwid-pin

likwid-pin 可用于设置OpenMP线程的亲和性。其选择处理器集的基本语法使用以下选项:
- 默认(物理编号)
- N(节点级编号)
- S(套接字级编号)
- C(最后一级缓存编号)
- M(NUMA内存域编号)

设置亲和性的语法为: -c <N,S

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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