技術(shù)特征：

1.基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，包括下述步驟：包括軟件優(yōu)化和硬件優(yōu)化部分，具體為：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，在步驟s11中：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，在步驟s12中，

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，在步驟s13中，

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，在步驟s14中，

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，在步驟s21中，

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，步驟s22中，

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，步驟s23中，

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，步驟s24中，

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的hpc集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，在步驟s24中，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于軟硬件聯(lián)合優(yōu)化的HPC集群基準(zhǔn)能效調(diào)優(yōu)方法，屬于集群能效調(diào)優(yōu)領(lǐng)域。該方法分為軟件調(diào)優(yōu)和硬件調(diào)優(yōu)兩個方面，軟件方面，通過參數(shù)重要性分析得到基準(zhǔn)實(shí)機(jī)運(yùn)行下的能效敏感參數(shù)后，本發(fā)明結(jié)合能效預(yù)測模型優(yōu)化參數(shù)尋優(yōu)過程中的采樣算法，減少了尋優(yōu)和模型訓(xùn)練開銷并提升了模型收斂速度，實(shí)現(xiàn)了離線的低成本參數(shù)優(yōu)化；硬件方面，在集群最佳運(yùn)行參數(shù)的基礎(chǔ)上，本發(fā)明通過對基準(zhǔn)運(yùn)行期間CPU核心組的利用率進(jìn)行特征提取，訓(xùn)練得到聚類模型用于識別CPU負(fù)載模式，能夠以全局視角判斷負(fù)載的資源需求，從而進(jìn)行相應(yīng)的動態(tài)調(diào)頻，提高集群的能效運(yùn)行表現(xiàn)。

技術(shù)研發(fā)人員：林偉偉,李志豪,林建鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：華南理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15