44、同构集群 RPC 通信中的专用序列化方案

同构集群 RPC 通信中的专用序列化方案

1. 引言

计算机集群是一种并行和分布式处理系统,由一组相互连接的独立计算机组成,它们协同工作,就像一个单一的集成计算资源。网络组件是分布式系统的重要组成部分,而远程过程调用(RPC)技术是最常用的网络中间层。

不过,RPC 技术最初是为普通网络环境设计的,并非专门针对高速集群网络环境。集群网络具有物理路径短、带宽高、延迟低和可靠性高等显著特点,这使得集群网络与普通网络环境有很大差异。因此,传统 RPC 技术在集群网络中使用时,效率往往较低。

为了简化或修改集群系统上的 RPC 技术,已经开展了很多工作。但大多数工作所基于的 RPC 系统与传统 RPC 有很大不同,这带来了一些问题,如难以理解、使用和移植。本文提出了一种基于传统 RPC 系统的专用序列化方案,该方案可在同构集群系统上运行,并能大幅提升带宽性能。

本文的主要贡献如下:
1. 详细分析了传统 RPC 技术的过程,发现序列化/反序列化操作是 RPC 过程中的主要开销之一。
2. 提出了一种新的简化序列化/反序列化方法,该方法可在同构集群系统上运行,并能获得更高的性能。
3. 在实际的集群系统中对新的简化序列化/反序列化方法进行了详细的性能评估和分析,并得出了结论。

2. 背景和动机

自 RPC 技术应用于集群系统以来,已经有很多工作致力于简化或修改集群系统上的 RPC 技术。例如,Panasas 系统使用特殊的轻量级 RPC 来提供元数据服务器和客户端之间的快速通信,并取得了良好的性能;Lustre 系统实现了一个名为 LNET 的分层软件模块,并在其中集成了专用 RPC,为用户提供了

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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