9、并行应用的能源 - 性能权衡分析

并行应用的能源 - 性能权衡分析

1. 引言

在软件性能工程领域,分析软件性能、进行性能感知的软件设计以及高效配置软件部署的硬件是重要关注点。通过有效并行化应用程序并部署在多台计算机上加速应用,往往会增加运行应用的能耗。大型数据中心的功耗及其伴随的碳足迹对环境产生了不利影响,因此绿色计算应运而生,旨在实现计算资源的高效生产、运行和生命周期结束后的回收。

目前,绿色计算已受到研究人员和从业者的广泛关注。例如,有研究探讨了计算机生命周期各阶段(生产、运行和回收)的能耗及相关碳足迹,每台在用个人计算机每年大约会产生一吨二氧化碳。在部署多台个人计算机的办公环境中,也有关于实现绿色计算的步骤讨论。同时,计算机系统的不同组件所需能量不同,如笔记本电脑各组件的功率分配也有相关分析。

在并行和分布式系统的设计与管理中,有效的功耗感知管理是新挑战。例如,在支持动态电压缩放的多处理器系统上进行实时任务的功耗感知调度,大规模分布式计算中的节能问题,通过将计算从网络中的个人计算机推向共享服务器以节省网络边缘能耗,服务器农场的最优功耗管理,应用自组织模型实现绿色计算环境,以及通过虚拟机迁移优化集群级别的能耗等。

此外,超级计算中的能源效率问题也备受关注。虽然 1992 - 2007 年超级计算机的性能提升了 10000 倍,但每瓦性能仅提高了 300 倍。同时,也有对衡量企业计算系统能耗所需的基准和指标的讨论,以及用于分析功率和性能的 SPEC 基准和新的性能 - 能源指标的提出。

通过应用程序软件的并行化提高系统性能是一个深入研究的课题,如 Amdahl 定律就探讨了应用加速与应用特性之间的关系。然而,大多数现有工作主要关注系统性能,同时考虑能耗和性能的研究才刚刚

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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