非对称多核处理器上的操作系统集成调度

相对于对称多核处理器,非对称多核处理器具有更高的效能,将成为未来并行操作系统中的主流体系结构.对于非对称多核处理器上操作系统的并行任务调度问题,现有的研究假设所有核心频率恒定,缺乏理论分析,也没有考虑算法的效能和通用性.针对该问题,该文首先建立非线性规划模型,分析得出全面考虑并行任务同步特性、核心非对称性以及核心负载的调度原则.然后,基于调度原则提出一个集成调度算法,该算法通过集成线程调度和动态电压频率调整来提高效能,并通过参数调整机制实现了算法的通用性.提出的算法是第一个在非对称多核处理器上结合线程调度和动态电压频率调整的调度算法.实际平台上的实验表明:该算法可适用于多种环境,且效能比其他同类算法高24%～50%.     

一种面向非对称多核处理器的综合性调度算法

在非对称多核处理器上进行任务调度时,现有的操作系统调度器没有考虑其非对称性.针对单一指令集非对称多核处理器上的操作系统调度问题,首先建立线性规划模型,分析各种因素,得出行为匹配、减少迁移和负载均衡的调度原则.然后,基于调度原则提出一种综合性调度算法.该算法包括两个部分:1) 集成负载表征,提出集成行为的概念,全面衡量任务的整体性和阶段性行为;2) 基于集成行为的调度算法,有效开发非对称多核处理器的特性,能够保证各核心负载均衡,同时可以避免不必要的任务迁移.另外,该算法通过参数调整机制实现了算法的通用性.该算法是一种综合处理任务的整体性和阶段性行为,并具备通用性的调度算法.实际平台上的实验结果表明,该算法可通用于多种环境,且性能比其他对应算法提高6%～22%.     

多核处理平台上任务图模型的并行调度策略研究

凭借着高性能,低功耗的特性,多核处理器已经占据了目前的主要市场.提出一种多核处理平台上基于任务图模型的调度策略.建立了多核平台上任务图的空间与时间并行调度模型;针对任务图的空间并行与时间并行调度模型提出了并行节点合并、分配的优化算法与流水线并行的优化算法.最后,提出将优化的空间与时间并行调度技术相结合的并行调度策略.通过实验验证,本文提出的算法比其他多核并行调度算法降低了处理器核心间的通信与同步开销,提高了系统的计算效率与吞吐量.     

基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法

针对Web服务器中传统的动态请求调度算法,如先到先服务算法等,不能充分利用多核处理器的并行性的问题,根据多核Web服务器缓存结构的特点提出了基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法。该算法从处理器核心间的负载均衡和多核处理器的缓存层级结构特点两个方面对动态请求进行调度。基于此算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法可保持多核处理器核心间的负载均衡,并能有效缓解多核Web服务器的“乒乓”效应。     

ARINC653分区操作系统多核处理器任务调度设计

航空电子架构综合模块化航空电子（Integrated Modular Avionic,IMA）已成为主流航空电子系统,ARINC653作为航空电子设备IMA架构的标准应用接口,符合ARINC653标准的分区实时调度算法成为了航空电子系统领域研究的重点.多数分区实时调度算法针对的是单核处理器.如何在多核处理器环境中对任务进行高效的调度成为ARINC653多核任务调度的关键问题,本文提出一种基于多核负载比例轮转的调度方法,该方法以任务的负载比例计算任务权值,完成任务在多核处理器上的调度,从而满足多核分区操作系统的实时性要求.仿真实验表明该方法是可行且高效的.     

Xen中VCPU调度算法分析

为了降低虚拟化环境中虚拟机的性能开销,提高虚拟化实施效率,在综合考虑虚拟处理器在虚拟机调度过程中的需求的基础上,对Xen中基于信用度的调度算法进行了分析,该算法在处理器密集型应用、多处理器调度和QoS控制方面具有明显的优势.针对目前调度算法在多处理器和新型虚拟机监控器结构下存在的性能问题,提出了自旋锁优先和处理器绑定等优化措施.实例表明,该措施能够提高虚拟处理器的调度效率.     

基于图形处理器的并行方体计算

方体(cube)计算是数据仓库和联机分析处理(Online analytical processing,OLAP)领域的核心问题,如何提高方体计算性能获得了学术界和工业界的广泛关注,但目前大部分方体算法都没有考虑最新的处理器架构.近年来,处理器从单一计算核心进化为多个或许多个计算核心,如多核CPU、图形处理器(Graphic Processing Units, GPU)等.为了充分利用现代处理器的多核资源,该文提出了基于GPU的并行方体算法GPU-Cubing,算法采用自底向上、广度优先的划分策略,每次并行完成一个cuboid的计算并输出;在计算cuboid过程中多个分区同步处理,分区内多线程并行.GPU-Cubing算法适合GPU体系结构,并行度高.与BUC算法相比,基于真实数据集的完全方体计算可以获得一个数量级以上的加速比,冰山方体获得至少2倍以上的加速.     

云计算中基于NSGA Ⅱ的虚拟资源调度算法

云计算环境下将物理资源抽象为同一的虚拟资源,如何将虚拟资源调度到物理资源上是云计算中一个基本且复杂的问题.对虚拟资源的调度进行建模并证明其难解性,将该模型的求解转化以系统负载均衡为优化目标的多目标优化问题,提出采用改进的基于非支配排序的遗传算法(NSGA Ⅱ)来求解该问题.与针对具体环境的调度算法相比,抽象的模型更能代表典型的云计算环境中的虚拟资源调度问题.对提出模型进行了仿真,实验结果表明了该模型的有效性和NSGA Ⅱ算法求解该问题的可行性,同时对比随机算法、静态算法和排序匹配调度算法,NSGA Ⅱ算法优于其他算法.     

性能非对称多核处理器上的自适应调度

现有的性能非对称多核调度算法要么不能充分利用其体系结构而吞吐量低,要么能充分利用其体系结构但扩展性差.有些算法即使考虑了扩展性,但也局限于CPU核数目,没有考虑到任务数方面的扩展性.为了解决这些问题,作者提出了一个自适应调度算法(称为AS4AMS).在任务的每一次调度中,AS4AMS首先通过分析任务运行时的平均停驻时间得出任务的计算需求,然后根据这些需求以及各CPU核的负载情况将任务分配到合适的CPU核上运行.另外,该算法任务结束前,会不断重复上述过程以适应任务需求的不断变化.实验结果表明:与现有方法相比,所提出的方法扩展性更好并且吞吐量也更大.     

性能非对称多核处理器下异构感知调度技术

为了满足应用程序的多样化需求,异构多核处理器出现并逐渐进入市场,其中的处理核心（core）具有不同的微架构或者指令集架构（ISA）,为应用提供多样化特性支持,比如指令级并行（ILP）、内存级并行（MLP）,这些核心协同工作满足整个计算系统的优化目标,比如高性能、低功耗或者良好的能效.然而,目前主流的调度技术主要是针对传统同构处理器架构设计,没有考虑异构硬件能力的差异性.在异构多核处理器环境下,调度技术如何感知硬件的异构特性,为不同类型的应用程序提供更加合适和匹配的硬件资源,这是值得探索的问题.对近年来在该研究领域的成果进行了综述研究,特别是在性能非对称多核处理器架构下,异构调度技术面临的优化目标、分析模型、调度决策和算法评估等主要问题进行了分析和描述,并依次对相关技术进行了系统的总结,最后从软硬件融合的角度对今后的研究工作进行了展望.     

一种非对称多核SDR的任务调度和分配算法

针对软件无线电(SDR)应用同步数据流的特点,提出一种非对称多核SDR的任务调度和分配算法。该算法综合考虑任务之间的通信时间和任务固定流水,保证任务调度和分配的通用性和并行性。利用整数线性规划(ILP)方法对任务调度和分配进行建模,采用任务拆分方法优化调度和分配的结果,进一步提高任务调度和分配的执行效率。在目标SDR平台上实现IEEE 802.11a频偏估计处理的任务调度和分配,实验结果表明,该算法能提高5.97%的软件无线电平台吞吐量和3.03%的处理器核平均利用率,并减少34.31%的处理器核最长空闲等待时间。     

Xen虚拟机的虚拟CPU松弛协同调度方法

目前,Xen虚拟机调度算法均采用独立调度虚拟CPU的方式,而没有考虑虚拟机各虚拟CPU之间的协同调度关系,这会使虚拟机各个虚拟CPU之间产生很大的时钟中断数量偏差等问题,从而导致系统不稳定.为了提高系统的稳定性,基于Credit算法提出了一种比RCS(relaxed co-scheduling)算法更松弛的协同调度算法MRCS(more relaxed co-scheduling).该算法采用非抢占式协同调整方法将各个虚拟CPU相对运行的时间间隔控制在同步时间检测的上限门限值Tmax之内,同时利用同步队列中虚拟CPU优化选择调度方法和Credit算法的虚拟CPU动态迁移方法,能够更加及时地协同处理虚拟CPU,并且保证了各个物理CPU的负载均衡,有效地减少客户操作系统与VMM的环境切换次数,降低了系统开销.实验结果证明该方法不但保证了系统的稳定性,而且使系统性能得到一定程度的提升.虚拟机调度算法不仅影响虚拟机的性能,更会影响虚拟机的稳定性,致力于虚拟机调度算法的研究是一项非常有意义的工作.     

高效能多核处理器芯片功耗测试及其DVFS调度算法研究

针对处理器纳米级工艺快速发展，使高效能多核处理器芯片上集成晶体管，进而导致高效能多核处理芯片功耗大幅增加的问题，研究设计了一种双阈值功耗自适应的DVFS调度算法。该算法采用两级阈值调节配合功耗自适应实现了对高效能多核处理器的功耗优化，相较于传统的单阈值调节方式，该算法调节CPU的方式更科学有效。在大部分测试程序中，该算法的性能可保持在90%以上，最大功耗优化比例可达到35%以上。     

面向多核处理器的实时优化技术:基于独立实时域的实时优化方法

多核处理器具有良好的性能功耗比,因此其在实时嵌入式系统中的应用是一种趋势.然而,现有的软件结构下,多核处理器的多核特性对实时性能的提高没有帮助;甚至,多核处理器核间的资源共享使影响程序执行时间的因素变得复杂,实时任务的最坏执行时间(Worst Case Execution Time,WCET)变得更为不可预测和难以控制.基于国产飞腾处理器研究了基于多核处理器的实时系统构建和实时性能优化,提出了“基于独立实时域的实时优化方法”;通过虚拟化技术把处理器分为“实时域”和“非实时域”,实时任务和非实时任务运行在不同的核心上,充分利用多核处理器各个核心,高效调度实时任务和非实时任务运行.     

一种面向多核系统的并行计算任务分配方法

随着多核处理器的普及,目前的大规模并行处理系统普遍采用多核处理器,这对于资源管理和调度提出了更高的要求.提出了基于共享Cache资源划分的方法,建立了面向多核处理器支持Cache资源分配的进程调度模型,设计并实现了并行任务到多核处理器的映射算法,更好地解决了大规模资源管理系统中面向多核处理器的任务分配问题,降低了使用共享Cache的多个进程运行时的相互干扰,提升了应用程序性能.     

SHA-2算法在多核密码处理器上的实现研究

为了找出一种适合多核密码处理器的SHA-2算法高速实现方式,提高SHA-2算法在多核密码处理器上的执行速度。首先研究SHA-256、SHA-512算法在密码处理器上的实现方式,并研究多核密码处理器的结构特点与数据传输方式,分析SHA-2算法在多核上的高速实现原理。然后对SHA-2算法进行任务划分,提出SHA-2在多核密码处理器上的调度与映射算法并使用软件实现调度算法。在ASIC上的仿真验证结果表明,经优化后的SHA-2算法在多核上并行执行吞吐率有了较大提升,满足性能上的需求。     

一种挖掘多核处理器存储级并行的算法

多核处理器中,各个处理器核之间可以并发地进行外部存储访问,提供不同于单处理器的存储级并行(memory level parallelism)能力.不规则应用中的循环,传统的并行方法难以识别其并行性,不能充分利用多核处理器存储级并行能力和并行计算能力.对基于软件开发多核处理器存储级并行进行了讨论,提出一种前瞻并行多线程算法LLSM(loop level speculative mssultithreading).LLSM对不规则应用中的循环进行并行化,在多核处理器上的测试数据表明:该算法能够有效地挖掘多核处理器的存储级并行能力和计算能力,同时指出多核环境下存储级并行计算公式需要考虑线程同步开销.     

多核平台下XEN虚拟机动态调度算法研究

虚拟机调度算法对并行任务的执行效率考虑不够充分。现代处理器平台具备了多个可用的计算核心,使多个虚拟机并发执行成为了现实。针对多核平台下的并行虚拟机调度优化问题,提出一种基于任务特征虚拟机CON-Credit调度算法。该算法在调度并行任务时,使用动态方式对计算机核心进行分配,采用传统的虚拟机调度算法为执行普通任务的虚拟机进行分配;采用定制的同步算法给执行并行任务的虚拟机分进分配。相关实验显示,CON-Credit调度算法能显著提高并行任务的执行效率。     

实时虚拟化环境中的负载均衡与准入控制算法

虚拟化技术在实时嵌入式系统中的应用日趋广泛,但是目前虚拟化环境中常见的调度与负载均衡算法并不适用于硬实时系统中。为满足多核平台上虚拟化环境中对实时任务的支持,通过对Xen虚拟化环境中的SEDF调度算法进行改进,提供了一种在多核硬件平台下虚拟化环境中的准入控制与负载均衡算法。该算法能够保证每个处理器核上的工作量不会超载,并保证每个虚拟机中任务的实时性及其服务质量。算法实现较为简单、运行时开销较小。     

一种面向流媒体的多核处理器分组调度算法*

针对流媒体分组处理和多核网络处理器cache亲和性的特点,提出了综合流调度和分组调度优点的两级调度算法,即FBLA。FCFS调度算法可以达到分组级的细粒度负载均衡,但cache亲和性却很差。基于hash的调度算法可以保证很好的cache亲和性,但难以保证核间负载均衡。FBLA算法对这两种算法进行了折中,既通过cache亲和性提高处理器利用率,又能够达到细粒度的核间负载均衡。理论分析和仿真评估表明,FBLA算法具有良好的cache亲和性和负载均衡性,转发延迟和延迟波动比FCFS算法更低。在亲和因子较小时,F