51、桌面网格服务器客户端推荐模型解析

桌面网格服务器客户端推荐模型解析

1. 引言

桌面网格是一种计算网格,其中每个资源都是组织内的桌面计算机,其主要目标是利用闲置资源。由于桌面计算机存在大量闲置的 CPU 时间,桌面网格有可能成为组织可用的最大计算资源池之一。为了利用这些资源,需要一个中间件来管理和匹配作业与资源。

当前桌面网格调度器的一个重点是估计资源或机器是否有足够长的可用时间来完成任务并返回结果。这里的“可用性”既可以指 CPU 可用性,也可以指机器可用性。CPU 可用性是指机器的 CPU 资源专门用于为分布式系统进行计算;机器可用性则是指机器系统可被服务器访问并与之通信。

然而,保证资源可用性存在一些困难。例如,资源所有者发起活动并需要正在被作业使用的资源时,或者机器之间互连的网络出现中断和断开,都会限制机器的可用性。而且,基于用户的使用需求,每个客户端在一周内每天的资源可用性表现都不同,这种行为可以根据历史数据进行预测,但一些当前的桌面网格和志愿计算系统并未考虑这一点。

为了解决这些问题,提出了一种客户端 - 服务器解决方案,包括客户端的可用性跟踪模块(AT)和服务器端的推荐与估计模块(RE)。AT 模块使用资源的历史可用性数据(如 CPU 可用性)来预测其在短时间内(如一天)的可用性;RE 模块根据可用性和资源匹配度对客户端机器进行优先级排序,并向调度器推荐最适合接收到的作业的客户端机器。这个过程可以辅助调度器,而不干扰其内部功能。如果需要,还可以从推荐列表中选择作业的副本。

2. 相关工作

根据预测方法的不同,相关研究可以分为以下几类:
- 无预测方法 :这类解决方案通常忽略预测,试图将作业

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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