1、2010年10月13日,1,绿色网络降低网络能耗的理论与技术,刘志勇中国科学院计算技术研究所,报告提纲,研究背景与动机 研究状况简介 计算系统中的节约能耗算法 网络系统中休眠和速率适应策略 能耗优化的网络全局路由问题 总结,2010年10月13日,2,1，研究背景和动机,2010年10月13日,3,1-1，能耗-对网络、环境、社会发展的挑战,美国能源署(EPA)数据：2000-2006年，美国数据中心耗能翻了一番，2006年电能消耗占全美电量的1.5%，并以12%的速度递增。 网络直接能耗 74TWh, +附属周边设备 200TWh （不含cooling、UPS）,意义：社会发展的重大需求 +
2、计算机科学中的核心问题,20:22-23:00 国航CA1358,20:22-23:00 国航CA1358,2010年10月13日,4,2010年10月13日,5,中国2010年数据中心总耗能预计比2007年增加一倍，按此增长速度，20年内数据中心能耗将增加100倍。Google警告：电费将大于硬件费用!耗电问题已成为网络和信息系统持续发展的重大障碍。,Data from “The price of performance” ACM Queue 3 (2005),2010年10月13日,6,ICT耗电对环境的影响,2010年10月13日,7,2010年10月13日,8,ICT耗电对环境的影响,
3、“江河横溢，人或为鱼鳖，千秋功罪，谁人曾与评说?” !,全球变暖，海平面上升,沿海低海拔地区面临被淹没的危机，包括我国的黄河及长江三角洲。,2010年10月13日,9,ICT耗电对环境的影响,2009年12月18日，温家宝总理在哥本哈根联合国气候变化大会上郑重承诺：,到2020年，中国GDP二氧化碳排放强度将比2005年降低40%到45%。,我国是互联网规模上的大国，也是CO2排放大国。此类问题对我国的科学发展和可持续发展具有重大的影响。,国际机构对能耗问题纷纷立项研究,2010年10月13日,10,挑战和机会,2010年10月13日,11,现实：网络设备按峰值带宽消耗能量， 绝大部分设备7x
4、24小时全速工作。 用户真正需要最高带宽的工作时间不足设备运行时间的5%。 如果网络设备能耗与负载流量成正比9： 超过80%的网络接入层能耗和40%的网络设备总能耗将被节省下来； 至少将减少15%的二氧化碳排放量； 相同能耗下可部署更多的网络设施，从而提高整个网络系统的稳定性和可靠性。,From http:/www.csee.usf.edu/christen/,任何降低网络能耗的措施都将产生重大的社会和经济效益!,2010年10月13日,12,1-2,能效技术中的计算机科学技术核心科学问题,网络部署、调度、路由是互联网体系结构中的重要问题；其中的能量优化问题，涉及优化问题中NP-hard问题的
5、近似求解算法，有些问题是否存在多项式时间复杂度的算法给出某种有限近似度的最优解，是以往优化算法理论研究中并未提出和解决的问题。,2010年10月13日,13,2，研究现状简介,CPU能效算法和网络能效算法，速度缩放（Speed-Scaling）和休眠（Power-Down）策略 F. Yao等人提出对处理器能耗最优化问题的研究产生了重大的影响，他们提出速度有关的能量消耗函数采用速度缩放策略，把能耗最优化问题归结成最优任务调度问题。 Wierman 等人43针对Intel PXA270、Pentium M770 和TCP/IP Offload Engine 进行了能耗优化研究【43】，提出优化方
6、法，并提出从 =2 降到 1.11, 1.62, 1.66。 Irani等人提出采用休眠机制【34，36】，进行节能，并提出基于概率的能耗最小算法。他们并且提出了速度缩放和休眠机制的结合策略【35，44】。,Jones 研究了无线网络和传感网络中的能耗问题和不同协议层中的降耗技术【45，46】 Gupta 和Singh 提出通用网络能耗问题和技术29,41,47 ：当前大部分以太网接口设备都具备低能耗的工作模式，但是大部分链接在空闲时并没有被置于该状态。据此，他们提出了路由层和链路层动态休眠策略进行网络节能。 Christensen 等38,39,48提出了通过代理因特网适配器的途径来减少因特
7、网边缘能耗的方法，自适应链接速率（adaptive link rate，ALR）技术40。 Chavarek1评估了两个标准路由器的能量需求，提出能量感知的网络路由技术，创建了一个能耗模型，并通过混合的整数规划的方法实现了能耗最优化。,2010年10月13日,14,3，处理器节能算法,3-1-1，问题描述： 设备有k个状态：s1,s2,sk 各个状态有不同的耗能速率：r1,r2,rk，并且riri+1 从状态si转换到si-1需要消耗能量，从状态si转换到si+1不需要消耗能量 问题：给出一个算法，决定何时进行状态转换，以及转换到何种状态？ 目标：总能耗最小化,2010年10月13日,15,3
8、-1，休眠（Power-Down）机制,3-1-2，算法的性能分析方法：Competitive Analysis 基本假设 在线算法 离线最优算法 3-1-3，一个“简单的”两状态下的确定性算法 活跃状态，能量消耗率 r 休眠状态，能量消耗率 0 休眠状态活跃状态 转换需要能量 问题是：系统空闲多长时间（t）就把它转换成睡眠状态?,2010年10月13日,16,最优算法（Off-Line，离线算法）： 如果rT ，则不转换为休眠状态，否则转 为休眠状态 一个确定性算法 （On-Line，在线算法）ALG_D： 当 t /r 时，保留在活跃状态，一当t= /r则转换为休眠状态 ALG_D: Co
9、mpetitive Ratio2,2010年10月13日,17,随机算法（Randomized Algorithm）改进算法的竞争率ALG_R： 按照如下概率密度函数进行状态转换ALG_R: Competitive Ratio = 理解算法的思路,2010年10月13日,18,3-2，速度缩放（Speed Scaling）,3-2-1，问题描述 处理机的速度越高，处理性能就越高，但其能耗也越大 处理机速度 s，能耗 p，则 p=s ，1 给定若干个任务 如何调动每一时刻所处理任务并且动态调整处理机 的速度从使得其所消耗的能量最小（应满足服务质量的要求）？ 质量要求？,2010年10月13日,1
10、9,3-2-2，YDS算法 一组任务：J1, J2, , Jn , Ji: 提交时间为ri，最迟完成时间为di，其工作量为wi （若处理速度为s，则要用wi/s时间单位完成） 处理机速度连续可调 任务调度：可抢占 给出最优调度：能耗最优 （不但调度任务，而且要指出该任务以何种速度执行）,2010年10月13日,20,2010年10月13日,21,最大负载强度区间，负载强度： 逐遍调度 最早最迟完成时间优先调度,J=J1(0, 25, 9), J2(3, 8, 7), J3(5, 7, 4), J4(13, 20, 4), J5(15, 18, 3),J1,J2,J4,J5,J3,2010年10
11、月13日,22,J=J1(0, 25, 9), J2(3, 8, 7), J3(5, 7, 4), J4(13, 20, 4), J5(15, 18, 3),2010年10月13日,23,J=J1(0, 25, 9), J2(3, 8, 7), J3(5, 7, 4), J4(13, 20, 4), J5(15, 18, 3),4-1，网络能耗及两种节能策略 网络能耗一般化模型：E=TaPa+TiPi Pa，Ta:网络活跃状态时的功率和活跃时间 Pi, Ti:网络空闲状态时的功率和空闲时间 休眠和速率适应策略的不同思路 休眠策略希望尽量高速执行从而增加休眠机会 速率适应希望尽量低速运行从而节约
12、能量,2010年10月13日,24,4，网络中的休眠和速率适应,4-2，网络中的休眠 通过流量整形(Traffic Shaping)创造休眠机会，避免频繁状态转换 缓存-突发方法（B&B） 最优化算法及其复杂性 可实践的方法： 集束传输 突发数量的限制,2010年10月13日,25,4-3，速率适应方法 频率适应（Frequency Scaling） 电压适应（Danymic Voltage Scaling） 速率适应方法： 网络部件按原速率ri 运行， 当且仅当 时速率提升为ri+1 当且仅当 时速率降低为ri-1,2010年10月13日,26,5，能耗优化的网络全局路由问题,5-1，为什么
13、要考虑全局路由？ 目前大多数的研究工作只关注于网络节能问题的某一（些）方面，例如针对某一单独计算系统，或者网络系统某一设备（CPU 、网络接口、路由器、交换机等）的能耗问题 从网络全局的角度研究网络节能的策略和算法缺乏，是急需解决的关键问题：部署、调度、路由,2010年10月13日,27,如：车站、码头、机场各有提高效率的策略和方法，但这并不能确保运输效率最高。而公路、铁路、航空、水运交通运输总体布局和整体调度是从总体层面上提高运输效率的重要方面。并且，不同层次上的措施产生的效果是可以产生叠加效应的。,2010年10月13日,28,抽象出不同的数据传递模式 连续流模式（Continuous f
14、low） 周期性包到达模式（Periodic packet arrival） 对抗性包到达模式（Adversarial packet arrival） 定义能量适应模式 速度缩放模式（Speed scaling） 休眠模式（Powering-down） 速度自适应模式（Rate adaptation）,5-2 网络通信能耗系统模型,建立网络通信能耗系统模型,2010年10月13日,29,CFSS的能量优化路由： 5-3-1，问题描述 Di(si, ti, di): 需求i源地址为si，目的地址ti，要求单位的带宽di fe(s): 链路e传输s个单位信息消耗的能量 要求：给出传输路由，使得N个
15、传输需求均得到满足，且消耗的能量最小化,2010年10月13日,30,5-3，网络能效最优算法,5-3-2，CFSS 模型与算法：xe为链路e上的流量则CFSS最优路由问题可以转 化成如下问题（NP-Hard!),2010年10月13日,31,S. t. :,在该类算法的设计过程中，一个可行的方法是将最小能耗问题转化为一些基本的数学问题或最优化问题。例如，CFSS 系统模型中的路由最小能耗问题可以转换为一个整数规划的最优化问题，而这一问题是一个典型的NP-Hard的问题，需要采用近似算法求解。不同情况的问题是否存在近似度有界的多项式复杂度的算法是一个挑战性的问题。,5-3-3，影响算法复杂度的
16、因素 能耗函数的特性 次可加： 超可加： 路由性质 整体路由：一个通信要求只用一条路径传输实现 分散路由：同一通信要求可以用多条路径传输实现 算法的复杂度： 算法性能（近似度）：,2010年10月13日,32,如果能耗函数f(s)是随着传输速度s 次可加的，那么路由最小能耗问题就可以转化为buy-at-bulk 网络设计问题。而这一问题，十余年来人们提出了解决方法，可以获得近似度为O(log2N)的复杂度上界为Omega(log1/4N)的算法，等。但是切合更多的实际情况能量函数情形提出了更为复杂的优化问题。,6，总结,绿色信息系统的研究既是满足社会发展的重大问题，又包含计算机科学领域中的核心科学问题（体系结构、算法理论） 网络系统节能具有很大潜力（Energy Proportionality） 值得研究的问题 网络系统能耗问题的建模 网络系统能耗的统计行为规律 可以实践的节能策略和算法,2010年10月13日,33,谢 谢！ 请批评指正！,2010年10月13日,34,
