Green Clusters
Green Clusters
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/67095Identifiers
Study Information System: 96259
Collections
- Kvalifikační práce [10691]
Author
Advisor
Referee
Kruliš, Martin
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Software Systems
Department
Department of Distributed and Dependable Systems
Date of defense
3. 2. 2015
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Good
Keywords (Czech)
Map-Reduce, Energy-efficient, ARM, FPGA, Big-DataKeywords (English)
Map-Reduce, Energy-efficient, ARM, FPGA, Big-DataPráce se zabývá možnostmi snížení spotřeby soudobého počítačového clusteru pomocí použití hardwarových komponentů s nízkou spotřebou. Na clusteru je provozována implementace algorithmu Map-Reduce a výpočetní jednotky jsou sestaveny ze systémů s procesory ARM nebo systémů s procesory kombinujícími ARM a FPGA v jednom pouzdře. Chování clusteru je rozebráno z pohledu jak výpočetního výkonu, tak z pohledu spotřeby energie. Práce se zabývá problémy a obtížemi objevujícími se při integraci systémů na bázi architektury ARM, hlavně pak kombinovaných systémů obsahujících k ARM ještě FPGA, do frameworku Map-Reduce. Samotný Map-Reduce framework je podroben zkoumání, aby byly identifikovány nejhrubší problémy při jeho nasazení v prostředí architektury ARM. 1
The thesis evaluates the viability of reducing power consumption of a contem- porary computer cluster by using more power-efficient hardware components. The cluster in question runs an Map-Reduce algorithm implementation and the worker nodes consist of either systems with an ARM CPU or systems which combine both an ARM CPU and an FPGA in a single package. The behavior of such cluster is discussed from both performance side as well as power consumption side. The text discusses the problems and peculiarities with the integration of an ARM-based and especially the combined ARM-FPGA-based systems into the Map-Reduce framework. The Map-Reduce framework performance itself is eval- uated to identify the gravest performance bottlenecks when using the framework in the environment with ARM systems. 1