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J-GLOBAL ID：201602287019754382   整理番号：16A0885485

雲レンダリングシステムのエネルギー消費最適化に向けてのタスクスケジューリング戦略【JST・京大機械翻訳】

A Task Scheduling Strategy With Energy Optimization for Cloud Rendering Systems

著者 (4件)： Li Qian (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Wu Weiguo (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Cao Yingfang (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Wang Lei (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 2  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 雲のレンダリングシステムにおける不整合レンダリングノードとタスクスケジューリングのために及ぼすエネルギー消費の浪費の問題に対して,1つのタスクスケジューリング方式によりシステムのエネルギー消費を最適化するためにの戦略を提案した。記述されたシステムの全体的エネルギー消費をを形式化するために,アイドルノードのエネルギー消費と運転タスクのエネルギー消費を総合的に考慮した,そして,レンダリングタスクのエネルギー消費モデルを確立する;にレンダリングタスク間に依存性の特徴がなく,従ってシステムの全体エネルギー消費量の削減を最適化目標として,タスクスケジューリング配列を部分列に分割し,シミュレーションアニーリングのアイデアを利用して,部分列のタスクスケジューリングを最適化することによりノードの利用率を向上して、ノードの無駄なエネルギー消費を減少させ,これをグローバルシステムタスクのエネルギー消費を減少した;行列を用いて部分列タスクのエネルギー消費を蓄積し,空間時間は交換の方式を戦略の時間の複雑性を低下する。実験結果は示した。この戦略はマルチレンダリング作業環境において,エネルギー消費の最適化の効果は先進先出しアルゴリズムより43.4%向上することが,比エネルギー消費を意識したスケジューリングアルゴリズムを6.7%向上させ,雲レンダリングシステムの全体のエネルギー消費を効果的に低減でき,同時に,良好な拡張性を有することを示した,雲レンダリングシステムのエネルギー消費効率と全体性能向上を得た。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 作業環境 ,  エネルギー効率 ,  不整合 ,  アルゴリズム ,  *エネルギー消費 ,  *最適化
準シソーラス用語： スケジューリングアルゴリズム ,  比エネルギー ,  複雑性 ,  利用率 ,  *タスクスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： energy consumption model ,  task scheduling ,  cloud rendering

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 雲 ,  レンダリング ,  エネルギー消費 ,  最適化 ,  タスクスケジューリング ,  戦略