能耗感知工作流调度：最小能耗路径策略优化

本文主要探讨了在数据中心规模日益扩大的背景下，高性能计算领域面临的高能耗问题，尤其是在处理数据密集型工作流时的挑战。针对这一问题，作者提出了一个创新的解决方案——引入“虚拟数据访问节点”（Virtual Data Access Nodes, VDANs），这些节点被用来量化评估工作流任务在数据访问过程中的能耗开销。通过这种方式，研究人员能够更精确地理解和控制能耗消耗。 在传统的高性能计算调度算法，如HEFT（Hierarchical Execution Framework for Tasks）和CPOP（Computation and Communication Parallelization Optimization）的基础上，作者设计并实现了一种名为HEFT-MECP（HEFT with Minimal Energy Consumption Path）和CPOP-MECP（CPOP with Minimal Energy Consumption Path）的能耗感知调度算法。这两种新算法的核心是融入了“最小能耗路径”启发式策略，它旨在寻找执行任务时能耗最低的路径，从而最大程度地降低数据访问操作的能源消耗。 实验结果显示，采用基于最小能耗路径的启发式调度策略，能够在实际运行大型数据密集型工作流任务时显著减少能耗，展现出良好的适应性和优化效果。这不仅有助于提高数据中心的能源效率，也有助于降低运营成本，并可能对环境友好型计算的未来趋势产生积极影响。 这项研究提供了一种实用的方法来解决数据中心能耗问题，特别是在数据密集型工作流的调度中，通过引入虚拟数据访问节点和最小能耗路径策略，能够在保持性能的同时，实现节能减排的目标。这对于推动绿色计算和可持续IT基础设施的发展具有重要的理论和实践价值。