【摘 要】
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功率感知数据库系统的峰值功率研究是解决数据中心能效的重要议题.非运行时峰值功率的估算的挑战在于没有运行时的系统信息作为模型的输入.为克服估算困难,提出了使用CPU密集
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070042),浙江省自然科学基金资助项目(LY14F020017,LQ15F020007).
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功率感知数据库系统的峰值功率研究是解决数据中心能效的重要议题.非运行时峰值功率的估算的挑战在于没有运行时的系统信息作为模型的输入.为克服估算困难,提出了使用CPU密集度作为CPU功耗指示量,理论上分析了异步I/O连接算法在峰值功率发生阶段的特性,通过模拟连接算法峰值功率发生阶段算法行为来估算该阶段最大CPU密集度,根据CPU密集度与CPU功率的内在联系建立异步I/O连接算法的峰值功率预测模型.实验表明:所提预测方法具有较好的预测准确性,平均相对误差低于4%.
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