申请/专利权人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所

申请日：2020-12-24

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN112579293B

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.14#授权;2021.04.16#实质审查的生效;2021.03.30#公开

摘要：本发明提供一种分布计算系统的综合验证方法，所述方法包括：按照所述需求规约，采用需求‑资源模型适配算法，从异构资源组件模型库适配选取最优资源组件模型，并对所述最优资源组件模型进行资源实例化，生成资源组件模型实例；将所述资源组件模型实例，采用分布式网络配置算法，生成分布计算系统的最优网络模型，所述最优网络模型包括分布式网络、集中‑分布结合式网络；将分布计算系统的任务应用作为所述最优网络模型的输入，对所述最优网络模型进行单个任务在单个资源组件、单个任务在多个资源组件、多个任务在多个资源组件场景下的功能时序仿真验证；建立所述最优网络模型的性能分析模型，通过所述性能分析模型生成性能指标评估结果。

主权项：1.一种分布计算系统的综合验证方法，其特征在于，应用于分布计算系统，所述分布计算系统包括至少两类计算单元，计算单元数量至少两个；所述综合验证方法包括以下步骤：接收分布计算系统需求，所述需求包括分布计算系统的功能需求及性能指标要求；根据所述功能需求及性能指标要求，生成所述分布计算系统的需求规约；按照所述需求规约，采用需求-资源模型适配算法，从异构资源组件模型库适配选取最优资源组件模型，并对所述最优资源组件模型进行资源实例化，生成资源组件模型实例；将所述资源组件模型实例，采用分布式网络配置算法，生成分布计算系统的最优网络模型，所述最优网络模型包括分布式网络、集中-分布结合式网络；将分布计算系统的任务应用作为所述最优网络模型的输入，对所述最优网络模型进行单个任务在单个资源组件、单个任务在多个资源组件、多个任务在多个资源组件场景下的功能时序仿真验证；建立所述最优网络模型的性能分析模型，通过性能参数模型生成性能指标评估结果，所述性能指标评估结果包括分布计算系统的资源占用率、任务处理时延、网络带宽吞吐和功耗；对比所述性能指标评估结果与分布计算系统的性能指标要求，若所述性能指标评估结果满足性能指标要求，则输出所述最优网络模型及所述性能指标评估结果；如所述性能指标评估结果不满足性能指标要求，则返回需求-资源模型适配算法，重新选取最优资源组件模型，进行迭代计算；所述需求-资源模型适配算法是一种资源受限的多目标资源配置优化算法，包括贪心算法、粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法，优化目标包括资源种类最小、资源总数量最小、分布计算系统的总处理能力最大、数据带宽最大和计算任务的服务质量保障QoS最优；所述分布式网络配置算法是一种多目标网络配置优化算法，根据所述资源组件模型实例之间数据传输的交换关系和数据量，配置分布式网络的拓扑、路由和链路带宽；所述分布式网络配置算法包括Dijkstra算法、蚁群算法、遗传算法，优化目标包括数据传输路径最小、数据传输延迟最小、数据平均拥塞最小、网络中单链路带宽最小。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种分布计算系统的综合验证方法

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