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材料计算模拟从计算集群到弹性云的迁移研究

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材料计算模拟从计算集群到弹性云的迁移研究
论文目录
 
Acknowledgements第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
Preface第10-16页
List of Abbreviations第16-18页
1 Introduction第18-43页
  1.1 Materials Genome Initiative (MGI)第19-25页
    1.1.1 Density Functional Theory (DFT)第20-22页
    1.1.2 Intiatives that Emulating MGI Project第22-25页
  1.2 Challenges of running high-throughput DFT calculations on HPC environments第25-26页
  1.3 Grid Computing Overview第26-31页
    1.3.1 Scheduling in Grid Computing第29-31页
  1.4 Cloud Computing Overview第31-40页
    1.4.1 Advantages of Adopting Cloud Computing Technology第35-36页
    1.4.2 Challenges of Adopting Cloud Computing Technology第36-38页
    1.4.3 Scheduling in Cloud Computing第38-40页
  1.5 Thesis Contibutions第40-41页
  1.6 Thesis Organization第41-43页
2 Literature Review第43-51页
  2.1 Grid Computing第43-47页
    2.1.1 Grid Job Scheduling第44-46页
    2.1.2 Load Balancing in the Grid第46-47页
  2.2 Cloud Computing第47-51页
    2.2.1 Cloud Job Scheduling第48-49页
    2.2.2 Load Balancing in the Cloud第49-51页
3 A Dynamic-based Grid Scheduling Algorithm第51-62页
  3.1 Introduction第51-52页
  3.2 Problem Formulation第52-54页
  3.3 Algorithm Design第54-57页
    3.3.1 Power of Two Choices第54-55页
    3.3.2 Two Choices Scheduling Algorithm (TCSA)第55-57页
  3.4 Experimental Results第57-60页
    3.4.1 Data Sets and Experimental Settings第57-58页
    3.4.2 Results and Analysis第58-60页
  3.5 Summary第60-62页
4 A PSO-based Grid Scheduling Algorithm第62-76页
  4.1 Introduction第62-64页
  4.2 Problem Formulation第64-65页
  4.3 Algorithm Design第65-70页
    4.3.1 Particle Swarm Optimization第65-66页
    4.3.2 Encoding Mechanism第66-67页
    4.3.3 Fitness Evaluation第67页
    4.3.4 PSO Algorithm for Grid Scheduling第67-69页
    4.3.5 Example Scenario第69-70页
  4.4 Experimental Results第70-75页
  4.5 Summary第75-76页
5 A Randomization-based Cloud Scheduling Algorithm第76-90页
  5.1 Introduction第76-77页
  5.2 Problem Statement第77-78页
  5.3 Algorithm Design第78-82页
    5.3.1 Randomized load balancing第78-79页
    5.3.2 D-Choices Scheduling Algorithm (D-CSA)第79-81页
    5.3.3 An Example第81-82页
  5.4 Experimental Results第82-87页
    5.4.1 Experiment Environment and Settings第82-83页
    5.4.2 Performance Comparison Metrics第83-85页
    5.4.3 Results and Discussions第85-87页
  5.5 Summary第87-90页
6 A Simplified PSO-based Cloud Scheduling Algorithm第90-102页
  6.1 Introduction第90-91页
  6.2 Problem Statement第91-93页
  6.3 Algorithm Design第93-95页
    6.3.1 Simplified PSO Algorithm for Cloud Scheduling第93-95页
  6.4 Experimental Results第95-100页
    6.4.1 Data Sets and Experimental Settings第95-96页
    6.4.2 Results and Analysis第96-100页
  6.5 Summary第100-102页
7 Conclusions and Future Directions第102-106页
  7.1 Conclusions第102-103页
  7.2 Future Works第103-106页
Bibliography第106-122页
作者简历及在学研究成果第122-126页
学位论文数据集第126页

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