Luận văn thạc sĩ: Tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ cho hệ thống tính toán song song

• Tác giả: Trần Phương Tuấn
• Người hướng dẫn: TS. Huỳnh Tường Nguyên
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Lập Lịch Tối Thiểu Hóa Năng Lượng Tiêu Thụ Cho Hệ Thống Tính Toán Song Song
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: TP.HCM

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
• 1.2.1. Mục tiêu luận văn
• 1.2.2. Nhiệm vụ luận văn
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Cấu trúc của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC CHUNG
• 2.1. Công nghệ ảo hóa
• 2.1.1. Giới thiệu về công nghệ ảo hóa
• 2.1.2. Phân loại ảo hóa
• 2.1.3. Ưu điểm và thách thức của ảo hóa
• 2.2. Điện toán đám mây
• 2.3. Năng lượng của hệ thống tính toán song song
• 2.3.1. Hệ thống cung cấp năng lượng
• 2.3.2. Hệ thống điều hòa
• 2.3.3. Hệ thống chiếu sáng
• 2.3.4. Hệ thống IT
• 2.4. Một số công thức xác định năng lượng của một máy tính vật lý
• 2.5. Các kỹ thuật giảm thiểu năng lượng sử dụng
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC BÀI TOÁN TỐI ƯU NĂNG LƯỢNG LIÊN QUAN
• 3.1. Giải thuật gán tài nguyên T-Alloc chú trọng hiệu quả năng lượng tiêu thụ cho hệ thống dữ liệu tập trung [3]
• 3.1.1. Bài toán đặt ra
• 3.1.2. Mô hình hóa bài toán
• 3.1.3. Giải pháp đề xuất
• 3.2. Lập lịch tối ưu năng lượng có ràng buộc về deadline cho hệ thống máy tính không đồng nhất [5]
• 3.2.1. Bài toán đặt ra
• 3.2.2. Mô hình hóa bài toán
• 3.2.3. Giải pháp đề xuất
• 4. CHƯƠNG 4: BÀI TOÁN TỐI THIỂU NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ CHO HỆ THỐNG TÍNH TOÁN SONG SONG
• 4.1. Mô hình hạ tầng hệ thống tính toán song song
• 4.2. Mô hình công việc người dùng yêu cầu
• 4.3. Đặc tả bài toán
• 4.4. Các ràng buộc của bài toán
• 4.5. Mô hình toán học cho bài toán
• 5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 5.1. Dữ liệu thực nghiệm
• 5.2. Đánh giá kết quả thực nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI
• 6.1. Kết luận
• 6.2. Hướng phát triển
• Tài liệu tham khảo

I. Tối ưu hóa năng lượng cho hệ thống tính toán song song

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc tối ưu hóa năng lượng cho các hệ thống tính toán song song, một lĩnh vực đang ngày càng được quan tâm trong bối cảnh nhu cầu tính toán hiệu năng cao gia tăng. Một trong những vấn đề chính được đặt ra là làm thế nào để giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ. Các nghiên cứu hiện tại về quản lý năng lượng trong hệ thống tính toán chưa đáp ứng đủ yêu cầu thực tế, do đó việc phát triển các mô hình tối ưu hóa là cần thiết. Đặc biệt, việc áp dụng các kỹ thuật như Dynamic Power Management có thể mang lại hiệu quả cao trong việc tiết kiệm năng lượng.

1.1. Mô hình hóa bài toán

Luận văn đề xuất hai mô hình MILP (Mixed Integer Linear Programming) để giải quyết bài toán tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ trong hệ thống tính toán song song. Mô hình đầu tiên tập trung vào việc phân bổ tài nguyên cho các tác vụ sao cho tiêu thụ năng lượng là thấp nhất, trong khi mô hình thứ hai xem xét các ràng buộc về thời gian và chất lượng dịch vụ. Việc mô hình hóa bài toán không chỉ giúp định hình rõ ràng các yếu tố cần thiết mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực nghiệm và đánh giá hiệu quả. Các mô hình này đã được thử nghiệm và cho thấy khả năng tiết kiệm năng lượng đáng kể so với các phương pháp truyền thống.

1.2. Đánh giá hiệu quả mô hình

Để đánh giá tính hiệu quả của các mô hình đã đề xuất, luận văn tiến hành thực nghiệm trong môi trường giả lập. Kết quả cho thấy rằng việc áp dụng các mô hình MILP giúp giảm tiêu thụ năng lượng lên đến 30% so với các phương pháp lập lịch thông thường. Ngoài ra, các kỹ thuật như quản lý năng lượng và lập lịch tối ưu không chỉ cải thiện hiệu suất hệ thống mà còn giảm thiểu khí thải từ hoạt động của các trung tâm dữ liệu. Những kết quả này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có thể áp dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống điện toán đám mây, nơi mà việc tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa hiệu suất là vô cùng quan trọng.

II. Ứng dụng thực tiễn của mô hình

Luận văn cũng chỉ ra rằng các mô hình tối ưu hóa năng lượng có thể được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, điện toán đám mây, và quản lý tài nguyên. Việc áp dụng các mô hình này không chỉ giúp các doanh nghiệp giảm chi phí vận hành mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường. Bên cạnh đó, các nghiên cứu về phát triển phần mềm cũng có thể tận dụng các mô hình này để tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng trong quá trình phát triển và triển khai ứng dụng.

2.1. Tác động đến môi trường

Một trong những lợi ích quan trọng của việc tối ưu hóa năng lượng trong các hệ thống tính toán là giảm thiểu tác động đến môi trường. Theo thống kê, các trung tâm dữ liệu tiêu tốn một lượng lớn năng lượng, dẫn đến phát thải khí CO2 đáng kể. Việc áp dụng các mô hình tối ưu hóa không chỉ giúp giảm chi phí mà còn góp phần vào việc xây dựng một môi trường công nghệ thông tin xanh hơn. Điều này phù hợp với xu hướng phát triển bền vững hiện nay, nơi mà các doanh nghiệp ngày càng chú trọng đến trách nhiệm xã hội và bảo vệ môi trường.

2.2. Khả năng mở rộng và phát triển

Các mô hình tối ưu hóa năng lượng không chỉ có giá trị trong việc tiết kiệm chi phí mà còn giúp tăng cường khả năng mở rộng của hệ thống. Khi các doanh nghiệp áp dụng công nghệ điện toán đám mây, khả năng mở rộng tài nguyên một cách linh hoạt là rất quan trọng. Các mô hình này cho phép các doanh nghiệp dễ dàng điều chỉnh quy mô hoạt động mà không phải lo lắng về việc gia tăng chi phí năng lượng. Điều này tạo ra một môi trường làm việc linh hoạt và hiệu quả hơn, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của các hệ thống tính toán song song và điện toán đám mây, nhu cầu tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ trở thành vấn đề cấp thiết. Theo thống kê, các trung tâm dữ liệu tại Mỹ tiêu thụ khoảng 61 tỷ kWh, chiếm 1,5% tổng lượng điện năng tiêu thụ năm 2006, gây ra chi phí vận hành lớn và ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường. Hệ thống tính toán song song không đồng nhất với hàng ngàn tài nguyên ảo được cung cấp cho người dùng đòi hỏi kỹ thuật lập lịch hiệu quả để vừa đảm bảo chất lượng dịch vụ, vừa giảm thiểu năng lượng tiêu thụ. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng các mô hình toán học và giải thuật lập lịch tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ cho hệ thống tính toán song song không đồng nhất, trong phạm vi thời gian và tài nguyên đã biết trước, đồng thời không làm giảm chất lượng dịch vụ. Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng kỹ thuật Dynamic Power Management (DPM) kết hợp với mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp (MILP) để phân phối tài nguyên máy ảo hiệu quả. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua khả năng giảm đáng kể chi phí điện năng và tăng tính ổn định, thân thiện môi trường cho các trung tâm dữ liệu và hệ thống điện toán đám mây.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Lý thuyết lập lịch (Scheduling Theory): Nghiên cứu các thuật toán và mô hình phân phối công việc trên hệ thống tính toán song song nhằm tối ưu các tiêu chí như thời gian hoàn thành, năng lượng tiêu thụ.
• Mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp (MILP): Sử dụng để mô hình hóa bài toán lập lịch tối ưu năng lượng với các biến nhị phân và ràng buộc tuyến tính, giúp tìm lời giải tối ưu hoặc gần tối ưu.
• Kỹ thuật Dynamic Power Management (DPM): Quản lý trạng thái bật/tắt của máy tính vật lý để giảm năng lượng tiêu thụ khi máy ở trạng thái rỗi.
• Khái niệm máy ảo và ảo hóa hệ thống: Cho phép chia sẻ tài nguyên phần cứng thành nhiều môi trường thực thi độc lập, giúp tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên và tiết kiệm năng lượng.
• Mô hình năng lượng tiêu thụ của máy chủ: Năng lượng tiêu thụ được xác định dựa trên mức độ sử dụng CPU và trạng thái hoạt động của máy, với công thức tổng quát bao gồm năng lượng ở trạng thái rỗi và năng lượng phát sinh khi CPU hoạt động.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu mô phỏng được tạo ra dựa trên các thông số thực tế của hệ thống tính toán song song không đồng nhất, bao gồm số lượng máy vật lý, cấu hình máy ảo, yêu cầu công việc với thời gian bắt đầu, deadline và tài nguyên cần thiết.
• Phương pháp phân tích: Xây dựng hai mô hình MILP để mô tả bài toán lập lịch tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ, sau đó chuyển đổi các biểu thức phi tuyến sang tuyến tính bằng kỹ thuật biến đổi biến trung gian. Sử dụng bộ thư viện Gurobi solver trên nền tảng Java để giải các mô hình này.
• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng 11 tháng, từ tháng 1 đến tháng 11 năm 2013, bao gồm giai đoạn khảo sát lý thuyết, xây dựng mô hình, hiện thực giải thuật và thực nghiệm đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả tiết kiệm năng lượng khi áp dụng DPM: Kết quả thực nghiệm cho thấy việc sử dụng kỹ thuật Dynamic Power Management giúp giảm tới khoảng 50% năng lượng tiêu thụ so với hệ thống không áp dụng DPM, nhờ việc tắt các máy vật lý khi không có công việc.
2. So sánh hai mô hình MILP: Mô hình 2 với biến quyết định biểu diễn thời điểm bắt đầu công việc cho phép giảm số biến và ràng buộc so với mô hình 1, giúp giảm thời gian tính toán khoảng 20%, trong khi vẫn đảm bảo kết quả tối ưu tương đương.
3. Ảnh hưởng của ràng buộc tài nguyên và thời gian: Khi số lượng công việc tăng lên, năng lượng tiêu thụ tăng theo tỷ lệ khoảng 15-25%, đồng thời thời gian tính toán cũng tăng đáng kể, cho thấy sự phức tạp của bài toán trong thực tế.
4. So sánh với mô hình không sử dụng DPM: Mô hình 3 không áp dụng DPM tiêu thụ năng lượng cao hơn khoảng 30% so với mô hình có DPM, khẳng định tầm quan trọng của kỹ thuật quản lý trạng thái máy trong tiết kiệm năng lượng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả tiết kiệm năng lượng là do DPM cho phép tắt các máy vật lý khi không có công việc, giảm năng lượng tiêu thụ ở trạng thái rỗi vốn chiếm khoảng 60% năng lượng khi hoạt động tối đa. Việc xây dựng mô hình MILP giúp mô tả chính xác các ràng buộc về tài nguyên CPU, RAM, thời gian bắt đầu và deadline của công việc, đảm bảo chất lượng dịch vụ không bị ảnh hưởng. So với các nghiên cứu trước đây chỉ xem năng lượng tiêu thụ là hằng số, mô hình này phản ánh thực tế hơn khi tính đến mức độ sử dụng CPU và chi phí bật máy. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh năng lượng tiêu thụ giữa các mô hình và bảng số liệu thời gian tính toán theo số lượng công việc, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả và tính khả thi của giải pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng kỹ thuật Dynamic Power Management (DPM) trong quản lý máy chủ: Nhà quản trị hệ thống nên triển khai DPM để tự động tắt/bật máy vật lý dựa trên nhu cầu sử dụng, nhằm giảm năng lượng tiêu thụ trạng thái rỗi. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Bộ phận quản lý trung tâm dữ liệu.
2. Sử dụng mô hình MILP để lập lịch tài nguyên: Áp dụng các mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp để phân phối máy ảo và công việc tối ưu năng lượng, đảm bảo deadline và tài nguyên. Thời gian thực hiện: 3-4 tháng; Chủ thể: Nhóm phát triển phần mềm quản lý tài nguyên.
3. Tăng cường giám sát và đo lường mức độ sử dụng CPU: Sử dụng phần mềm giám sát như BMC Patrol hoặc Tivoli để thu thập dữ liệu mức độ sử dụng CPU trung bình, làm cơ sở cho việc điều chỉnh lịch trình và tần số CPU. Thời gian thực hiện: 2 tháng; Chủ thể: Bộ phận kỹ thuật vận hành.
4. Đào tạo và nâng cao nhận thức về tiết kiệm năng lượng: Tổ chức các khóa đào tạo cho nhân viên kỹ thuật và quản lý về các kỹ thuật tiết kiệm năng lượng trong hệ thống tính toán song song và điện toán đám mây. Thời gian thực hiện: liên tục; Chủ thể: Phòng nhân sự và đào tạo.
5. Nghiên cứu mở rộng áp dụng kỹ thuật DVFS kết hợp DPM: Khuyến nghị nghiên cứu thêm về việc điều chỉnh tần số và điện áp CPU (DVFS) song song với DPM để tăng hiệu quả tiết kiệm năng lượng. Thời gian thực hiện: 12 tháng; Chủ thể: Trung tâm nghiên cứu và phát triển.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý trung tâm dữ liệu: Giúp hiểu rõ các kỹ thuật tiết kiệm năng lượng và lập lịch tài nguyên hiệu quả, từ đó giảm chi phí vận hành và tăng tính bền vững của hệ thống.
2. Nhà phát triển phần mềm quản lý tài nguyên điện toán đám mây: Cung cấp cơ sở lý thuyết và mô hình toán học để xây dựng các giải pháp lập lịch tối ưu năng lượng, nâng cao hiệu suất hệ thống.
3. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và điện toán đám mây: Tham khảo các mô hình MILP và kỹ thuật biến đổi phi tuyến sang tuyến tính, cũng như ứng dụng DPM trong quản lý năng lượng.
4. Doanh nghiệp sử dụng dịch vụ điện toán đám mây: Hiểu được cách thức các nhà cung cấp tối ưu hóa tài nguyên và năng lượng, từ đó lựa chọn dịch vụ phù hợp với chi phí và yêu cầu về môi trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Lập lịch tối ưu năng lượng là gì?
   Lập lịch tối ưu năng lượng là quá trình phân phối công việc và tài nguyên trong hệ thống tính toán sao cho tổng năng lượng tiêu thụ được giảm thiểu mà vẫn đảm bảo các yêu cầu về thời gian và chất lượng dịch vụ. Ví dụ, việc tắt các máy chủ không sử dụng nhờ DPM giúp tiết kiệm năng lượng đáng kể.

2. Tại sao cần áp dụng kỹ thuật Dynamic Power Management (DPM)?
   DPM giúp giảm năng lượng tiêu thụ khi máy tính ở trạng thái rỗi bằng cách tự động tắt máy và bật lại khi cần thiết. Máy tính ở trạng thái rỗi vẫn tiêu thụ khoảng 60% năng lượng so với khi hoạt động tối đa, do đó DPM mang lại hiệu quả tiết kiệm lớn.

3. Mô hình MILP có ưu điểm gì trong bài toán này?
   Mô hình MILP cho phép mô tả chính xác các ràng buộc về tài nguyên, thời gian và trạng thái máy, đồng thời tìm lời giải tối ưu hoặc gần tối ưu cho bài toán lập lịch phức tạp. Các solver hiện đại như Gurobi có thể giải các mô hình này hiệu quả.

4. Làm thế nào để đo mức độ sử dụng CPU trung bình?
   Có thể sử dụng các phần mềm giám sát tài nguyên như BMC Patrol hoặc Tivoli để thu thập dữ liệu mức độ sử dụng CPU trung bình trên máy vật lý khi chạy máy ảo, làm cơ sở cho việc tính toán năng lượng tiêu thụ.

5. Năng lượng tiêu thụ của máy tính phụ thuộc vào những yếu tố nào?
   Năng lượng tiêu thụ gồm năng lượng ở trạng thái rỗi (Pidle) và năng lượng phát sinh khi CPU hoạt động, phụ thuộc vào tần số CPU, số core, mức độ sử dụng CPU trung bình và các thông số đặc trưng của máy. Công thức tổng quát được sử dụng trong luận văn phản ánh mối quan hệ này.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công hai mô hình MILP để giải bài toán lập lịch tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ cho hệ thống tính toán song song không đồng nhất, đảm bảo các ràng buộc về tài nguyên và thời gian.
• Kỹ thuật Dynamic Power Management được áp dụng hiệu quả, giúp giảm khoảng 50% năng lượng tiêu thụ so với hệ thống không sử dụng DPM.
• Giải thuật và mô hình đề xuất có thể được hiện thực và giải quyết bằng các công cụ solver hiện đại, phù hợp với các hệ thống thực tế.
• Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng trong các trung tâm dữ liệu và hệ thống điện toán đám mây, đồng thời giảm chi phí vận hành và tác động môi trường.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu kết hợp kỹ thuật DVFS, phát triển giải thuật heuristic cho bài toán quy mô lớn và ứng dụng thực tế trong các trung tâm dữ liệu hiện đại.

Hành động ngay: Các nhà quản lý và kỹ sư hệ thống nên xem xét áp dụng các mô hình và kỹ thuật trong luận văn để tối ưu hóa năng lượng và nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống tính toán song song.