I. Giới thiệu
Trong bối cảnh của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0, học máy (machine learning) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc quản lý tài nguyên trên các hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC). Sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu lớn đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về khả năng xử lý và khai thác thông tin hiệu quả. Quản lý tài nguyên trong các hệ thống HPC không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn đảm bảo rằng các ứng dụng được phân bổ tài nguyên một cách hợp lý. Các hệ thống HPC thường sử dụng các trình quản lý tài nguyên như Slurm và PBS Pro, nhưng nhiều phương pháp hiện tại vẫn còn đơn giản và chưa tận dụng hết tiềm năng của công nghệ tính toán hiện đại.
1.1 Tầm quan trọng của học máy trong quản lý tài nguyên
Học máy cung cấp những phương pháp tiên tiến để dự đoán và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên. Các thuật toán như kNN (k Nearest Neighbors) có thể cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán thông số công việc của người dùng, từ đó giảm thiểu sai lệch trong việc quản lý tài nguyên. Điều này không chỉ nâng cao hiệu năng cao của hệ thống mà còn giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi cho người dùng. Học máy cũng giúp xây dựng các mô hình hệ thống thông minh có khả năng tự động hóa quá trình ra quyết định, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của các hệ thống HPC.
II. Phân tích vấn đề
Một trong những thách thức lớn nhất trong việc quản lý tài nguyên trên các hệ thống HPC là sự sai lệch trong việc dự đoán thông số công việc của người dùng. Nhiều người dùng không thể cung cấp thông tin chính xác về yêu cầu tài nguyên của họ, dẫn đến tình trạng lãng phí tài nguyên và giảm hiệu suất hệ thống. Phân tích dữ liệu từ các hệ thống HPC cho thấy rằng việc sử dụng các thuật toán học máy có thể giúp cải thiện độ chính xác của các dự đoán này. Bên cạnh đó, việc áp dụng thuật toán học máy trong việc quản lý tài nguyên có thể giúp phát hiện và xử lý các bất thường trong quá trình hoạt động của hệ thống.
2.1 Vấn đề trong việc dự đoán thông số công việc
Nhiều hệ thống HPC hiện tại vẫn sử dụng các thuật toán quản lý tài nguyên đơn giản như FCFS (First-Come-First-Served) mà không có sự điều chỉnh cho các yêu cầu thực tế của người dùng. Điều này dẫn đến tình trạng không tối ưu trong việc phân bổ tài nguyên, gây ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất hệ thống. Việc áp dụng các phương pháp tự động hóa dựa trên học máy có thể giúp cải thiện đáng kể tình trạng này bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán chính xác hơn các yêu cầu tài nguyên trong tương lai.
III. Giải pháp đề xuất
Để giải quyết các vấn đề nêu trên, luận văn đề xuất sử dụng các mô hình học máy để cải thiện quy trình quản lý tài nguyên. Cụ thể, việc áp dụng mô hình kNN để hiệu chỉnh các thông số đầu vào của ứng dụng sẽ giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân bổ tài nguyên. Bên cạnh đó, việc sử dụng mô hình học tăng cường (Deep Reinforcement Learning) với thuật toán Advantage Actor-Critic sẽ cho phép hệ thống tự động tối ưu hóa quá trình định thời ứng dụng. Những giải pháp này không chỉ nâng cao hiệu suất hệ thống mà còn mở ra hướng đi mới trong việc phát triển các phương pháp quản lý tài nguyên thông minh.
3.1 Ứng dụng thuật toán kNN
Thuật toán kNN được áp dụng để cải thiện dự đoán thông số công việc dựa trên lịch sử các công việc tương tự đã hoàn thành. Bằng cách này, hệ thống có thể điều chỉnh các thông số đầu vào một cách chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu suất phân bổ tài nguyên. Việc dự đoán này dựa trên các mẫu dữ liệu thực tế từ các hệ thống HPC, cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả hơn và giảm thiểu tình trạng lãng phí tài nguyên.
IV. Kết quả thực nghiệm
Thực nghiệm cho thấy rằng các mô hình học máy được đề xuất trong luận văn đã mang lại kết quả khả quan hơn so với các phương pháp quản lý tài nguyên truyền thống. Các thử nghiệm dựa trên dữ liệu thực tế từ các hệ thống HPC đã chứng minh rằng việc áp dụng học máy không chỉ cải thiện độ chính xác trong dự đoán mà còn tối ưu hóa hiệu suất hệ thống một cách đáng kể. Các kết quả cho thấy rằng việc áp dụng các mô hình học máy có thể mang lại nhiều lợi ích cho việc quản lý tài nguyên trong các hệ thống HPC hiện tại.
4.1 So sánh hiệu suất
Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng các phương pháp học máy đã cải thiện đáng kể thời gian chờ trung bình và độ chính xác trong việc dự đoán thời gian chạy của các công việc. Các mô hình được đề xuất không chỉ chứng minh được tính hiệu quả mà còn mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực quản lý tài nguyên hệ thống HPC. Điều này khẳng định giá trị thực tiễn của luận văn trong việc phát triển các phương pháp quản lý tài nguyên thông minh.
