智算中心算力調度算法的優化與通信技術整合

［關鍵詞］智算中心；算力調度；通信技術；負載均衡

［中圖分類號］TP338.4 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0018–03

1智算中心算力調度的現狀與挑戰

1.1智算中心算力調度的現狀

當前，智算中心的資源分配任務主要基于既有的調度方法，如輪詢策略、最短任務優先及最早完成任務優先算法等。這類計算方法在一定范圍內有能力處理常規計算問題，然而遭遇繁雜的計算問題時，經常呈現出資源使用效率不高、任務執行時間延長等諸多挑戰。另外，智算中心的計算能力呈現出頻繁多樣化的配置情況，即包括各種功能和性能計算單元，這提高了計算能力分配的復雜度。面對著處理任務的需求不斷增長和變化多樣的特點，智能計算設施資源分配必須更為靈活高效。在此過程中，隨著邊緣計算技術和物聯網連接技術的進步，智算中心必須完成各種信息處理任務，這要求資源配置提出了更高的標準。

1.2智算中心算力調度面臨的挑戰

（1）資源利用率低。傳統的資源分配模式面臨多個任務執行環節，難以有效利用所有可用的物理資源。例如，某些調度的方法于資源分配過程中過分謹慎，引起某些處理單元長時間處于空閑狀態，而某些節點因為承擔了過量任務從而導致任務完成時間延長、資源利用效率不高的問題，顯著影響智能計算設備的總體性能和運行效能。

（2）作業完成時間長。遭遇眾多用戶和并行任務處理的環境，傳統的任務分配不能高效地分配計算任務，引起部分任務的執行時長明顯增加，尤其在應對數據處理繁重的工作和信息量大的任務時，這種現象更加顯著。這損害了用戶感受，可能引發某些關鍵計算職責無法順利執行，擾亂整個工作流程的連貫性。

（3）異構計算環境的復雜性。智算中心一般由多個計算單元構成，如CPU、GPU（圖形處理器）及TPU（張量處理單元）等，具備多種用途的多元功能計算架構導致資源分配變得更為復雜，諸多計算單元在效能能量消耗應用場景上展現出差異，怎樣在多元化的計算架構之內實施有效的資源分配，是當前的計算資源分配難題遭遇的主要困難之一。

（4）動態負載平衡的需求。任務執行過程中所呈現的不斷變化和難以預料的特點，要求調度方案必須具備即時監管和合理分配資源的功能，以保持穩定狀態。但是，陳舊的調度算法通常依據既定原則，難以適應變化多端的工作負載，因此部分計算節點可能遭遇過重負擔或不適當的資源配置，降低整個系統的穩定性和效率。

（5）通信延遲和數據傳輸瓶頸。在眾多超級計算機中心協同工作的情境中，處理任務的信息必須分散在各地寬廣的計算節點之間遷移，信息流動遲緩和數據傳輸約束成為制約計算資源分配效率的關鍵因素，特別是在處理大量數據任務時，頻繁的數據交換會增加系統響應時間，延長整個任務的處理時長。

2先進算力調度算法的應用與優化

2.1改進知識蟻群算法的應用

在智能化計算樞紐中分配計算能力，改進知識蟻群算法（Improved Knowledge Ant Colony Algorithm，以下簡稱“IK–ACO”）被頻繁用來解決計算任務密集排程的挑戰。該算法參考了螞蟻尋找食物的行為依賴信息素進行指引及探尋高效率路徑搜索算法，具備廣泛的搜索范圍及高效的分布式計算特性。IK–ACO以經典蟻群算法結構為基礎，嵌入知識體，參考快速路徑搜索特性，增強了搜索速度及品質。

IK-ACO 算法利用基礎原理完成計算能力優化分配。

（1）初始化。在計算單元與任務之間分配初始化的信息素，同時設置初始化參數。

（2）迭代優化。每一次更新時，算法依據信息熵挑選路徑，并利用智能實體過往記錄執行路徑優化。

（3）信息素更新。依據逐步分析找到最佳路徑，適時調整路徑選擇準則，提高最優路線的吸引力。

優化版蟻群搜索策略應用于大量計算任務環節，可明顯減少作業完成時長，增強資源的使用效益。其數學模型如下：

IK-ACO通過動態調整信息素和引入知識體，提高了算法的收斂速度和解的質量，適用于智算中心的大規模算力調度。

2.2啟發式調度算法的優化

啟發式調度算法在智算中心的應用同樣廣泛。基于最短作業優先（Shortest Job First，以下簡稱“SJF”）和最早截止時間優先（Earliest Deadline First，以下簡稱“EDF”）的啟發式調度算法，通過簡化的規則和策略，實現了高效的算力調度。

SJF算法根據作業的長度進行調度，優先處理計算量較小的作業，從而減少平均作業等待時間。其調度策略可以表示為：

為了進一步優化啟發式調度算法，可以引入動態調度策略和負載均衡機制。例如，在執行任務分配的過程中，持續跟蹤各個計算節點的運行狀況，靈活調整任務分配，保障資源均衡分配，防止某些節點超負荷運作或未被有效使用。結合智能算法優化與高效的資源分配策略，可以顯著提高工作效率和資源利用效率。實踐檢驗證實，優化后的智能調度程序針對海量數據處理任務時，可以明顯減少工作完成所需時間，增強整體作業效能。

2.3調度算法的綜合應用

在具體實踐中，智算中心須適時選擇多樣化的分配方法，用來處理大量計算任務。例如，針對數據量龐大的任務，推薦使用IK–ACO 算法，借助信息庫提升調度效能；針對海量數據處理任務，可以融合SJF 和EDF 調度策略。借助動態調整機制和資源合理分配達到有效任務管控，綜合運用管理方法有利于提升智算中心的效率，進而對不同用戶群體提供個性化計算服務方案。借助持續改進和革新調整和優化算法，智能計算系統能夠達成有效分配和最大化利用資源，適應不斷上升的計算需求。

3通信技術在智算中心中的整合與應用

3.1高速通信網絡的構建

智算中心的順暢運行依靠快速通訊網絡作為基礎設施，快速通訊網絡借助光導纖維與網絡路由設備高效處理單元彼此之間的快速數據通訊，保證不同地域的數據中心之間的有效分配與共享。光導纖維通訊技術依靠寬廣頻率范圍、短時延、穩固及高效率，被視為智能化數據中心快速數據傳輸設施的基礎構件，借助鋪設快速光纜通信系統，智算中心得以實現遠端運算與數據的匯總，迎合龐大的運算要求。

3.2軟件定義網絡的應用

軟件定義網絡（Software-Defined Networking，以下簡稱“SDN”）在智算中心的通信技術整合中發揮著重要作用。SDN 技術將網絡控制層和數據轉發層的解耦，可高效管控網絡資源和動態分配。SDN管理系統具備功能模塊，可即時監管數據傳輸量和網絡資源利用率，并依據處理需求的變動自動優化數據傳送路線，可提升數據傳輸的性能與成效。在眾多超級計算中心互聯的環境下，智能的網絡結構有效減少了數據傳輸的時間間隔，緩解了網絡擁堵，增強了數據傳輸的穩定性和可靠性。

3.3邊緣計算與云計算的結合

邊緣數據處理和云數據處理融合是智能數據中心數據傳輸方式與技術優化升級的主要發展趨勢。邊緣節點管理處理分布式數據管理與存儲資源分配在數據近端節點，旨在降低數據傳輸時間和減少網絡帶寬使用。在邊緣設備執行初步的數據處理和計算任務，智算中心具備能力將部分計算和數據處理任務轉移到邊緣設備，減輕中央處理器的壓力。云計算服務則依靠統一的數據處理中心供應強勁的計算與存儲實力，為大量計算工作提供支持。邊緣計算技術和云計算技術融合，實現了分層的計算資源分配及高效的任務調度優化功能，提升了處理效率和數據傳輸速率。

3.4高速數據傳輸協議的開發

在智算中心的技術通信領域，高速數據傳輸協議的研發是決定性因素，旨在確保數據傳輸的高效性和可靠性。傳統的網絡傳輸機制在廣闊頻譜和遠距離的過程中時經常遇到擁堵和數據丟失的現象，降低了數據傳輸的效率。因此，智能數據中心必須研發和應用新穎的數據傳輸方法，如傳輸控制協議改進、快速傳輸協議及高性能計算傳輸協議等，各類協議通過改進數據傳輸路由、加快數據傳輸速度及縮短傳輸等待時間，有效提高了智算中心的數據傳輸效率。

4綜合調度策略的仿真實驗與結果分析

4.1試驗設置與方法

在全面進行調度策略模擬試驗的環節中，通過構建多個相連超級計算中心的仿真環境，對IK–ACO和啟發式調度算法的效能進行了詳盡的評估和驗證。試驗環境涵蓋若干分布在不同地區的高級計算節點，這些中心中的每一個配備各類型及數量不一的處理模塊，探究活動包括計算密集性和數據密集性任務，目標在于評價任務分配策略于不同環境下的效率。探究依據現實計算需求和計算能力數據，借助Python 編程工具和其他輔助工具進行模擬測試和數據解析，評估標準涵蓋工作時長、資源使用效率及任務分配成效，每次試驗均需反復進行，用以保障結果的精確度與可重復性。

4.2試驗結果與分析

借助虛擬試驗檢驗，分析了IK–ACO算法和優化調度策略在眾多大型計算節點網絡體系的運行效能。數據展示，全面調度方案于所有評價標準領域均全面領先傳統調度方法，明顯提高了整個系統的運作效率。表1 展示了多種調度算法在處理計算任務和數據處理活動之間的平均耗時和資源利用率。

4.3綜合調度策略的優勢

全面優化方案結合了IK–ACO 和高級優化方法的優勢，借助實時調整和智能決策技術，實現了高效分配資源和迅速分配任務。試驗數據顯示，全方位管理方法于處理繁重計算任務和復雜計算場景時，可明顯提高工作成效，優化資源分配。全方位管理方案還具有良好的可擴展性和適用于性，可依據特定要求實施靈活調整和優化處理，適應各種規模及種類的計算工作。

5結束語

在信息技術迅猛發展的今天，智能計算樞紐面臨著合理分配算力資源和滿足多元化的計算需求考驗。融合高效計算能力分配策略與數據傳輸技術，能夠明顯提高計算資源利用效率和任務處理效率。研究結果表明，優化信息素搜索策略和按照規則調度手段對付計算密集型任務和數據處理任務時顯示出卓越的執行能力，而尖端通信手段因此保障了高效資源分配和系統穩定。全面的調度方案借助實時調整和任務分配平衡，實現了高效的資源分配，為計算機構提供了堅實的技術后盾。