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Energy-constrained workflow scheduling for DVFS-enabled heterogeneous systems in cloud computing environments
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AI
DOI：10.1038/s41598-026-49785-5.png)
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摘要
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异构多处理器系统中的工作流调度在必须同时满足全局能量预算和性能目标时变得极为困难。现有能量受限调度器存在共同的弱点：任务级能量分配与处理器分配独立计算，导致预分配的预算最终与所选处理器的能量-频率特性错配。贪心运行时方法进一步加剧了这一问题，通过耗尽早期任务的松弛时间，导致调度后期关键任务饥饿。本文提出了一种名为Energy Restricted Workflow Scheduling（ERWS）的三阶段启发式算法，用于支持动态电压和频率缩放的异构系统，在硬性全局能量约束下最小化完工时间。ERWS通过上向排名对任务进行优先级排序，按各任务最小能量需求比例分配松弛能量，并在满足每任务能量限制的条件下，按最早完成时间选择处理器-频率组合。该方法在六个真实科学工作流上进行评估，并与五种现有最先进的能量受限调度方法进行比较。在测试的最严格预算下，ERWS相比贪心基线将归一化调度长度平均缩短39.3%，相比现有静态预分配方法缩短5-9%；随着预算放宽，性能提升虽有所收窄但持续存在。Friedman和Wilcoxon符号秩检验证实了所有工作流及所有30组成对比较中的统计显著性。
Keyword:
workflow scheduling
energy constraint
heterogeneous systems
DVFS
makespan minimization
AI总结
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3.9
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