一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法

处理器核的异构性、运行时负载和任务间依赖关系,是影响异构MPSoC任务调度算法性能的关键因素。该文提出了一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法,在满足任务间依赖关系的前提下,根据计算开销和通信负载将待调度任务集划分为任务子集。在考虑处理器核负载状态的基础上,通过赋权二部图最大权匹配,将任务子集调度到适载的处理器核上运行,提高了待调度任务集总执行效率。仿真实验结果表明,该算法有效降低了任务集的调度长度,提高了处理器核的利用率。     

基于利用率和负载均衡的多核实时调度算法研究

针对分区调度算法在实时多处理器系统中处理器利用率不高的现象,提出一种基于利用率和负载均衡的分区调度算法BUWBPA(Based on Utilization and Workload Balance Partition Algorithm)。该算法在满足任务实时性要求的基础上,以寻求高利用率和负载均衡为目标进行任务分配,将任务分配分成两个阶段:第一个阶段以高利用率为原则,选择任务集内利用率最高的任务先分配;第二个阶段以负载均衡为原则,根据处理器数选择利用率总和等于1或接近于1的任务进行分配,并且在此阶段对于未达到充分利用的处理器,选取可能调度的零星任务,对任务进行再次重新分配,以达到负载均衡和系统最大利用率。实验证明,该算法在实现最大利用率的前提下能很好地达到负载均衡。     

负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。     

基于多核处理器平台的公平调度算法

为了减少多核处理器系统全局调度算法中共享L2cache抖动,在Pfair调度算法基础上提出一种新的Cache感知的软实时公平调度算法.通过对WSS(work set size)、子任务截止时间和任务负载建立多因素优先级模型,并将此优先级模型应用到改进后的Pfair算法中,该算法的调度决策在系统负载较重的系统中对WSS具有自适应性.模拟实验结果显示:在对称4核和8核处理器系统中,该算法任务丢失率低,且在系统负载重时能够减少共享L2cache抖动,其整体调度性能优于传统的G-EDF(global-earliest deadline first)调度算法和Pfair调度算法.     

基于非抢占RMS的分布式控制系统中实时任务调度算法

分布式控制系统是一种应用极为广泛的分布式实时系统，如何将系统中的任务分配到各个处理器上并保证它们的时限是系统关键技术之一．对于系统中每一个处理器上的任务采用非抢占RMS算法调度，该算法是一种最优的静态任务调度算法，在单处理器调度算法的基础上，结合启发式任务分配算法，提出了一种分布式控制系统的调度算法．该算法是一种静态任务分配算法，算法的开销小、网络负载量低；同时在任务分配时考虑了各个处理器的负载均衡．仿真结果表明了算法的有效性．     

DVS系统硬实时周期任务动态调度算法

与实时任务的可调度分析不同,实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时,还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果,传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型,利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响,提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明,该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。     

基于负载均衡度的云计算任务调度算法

针对当前云计算环境中用户群与数据量庞大的特点,如何设计高效的负载均衡调度算法是云计算领域一直探索的重要课题.提出一种基于负载均衡度的云计算任务调度算法(TS-CCLB),该算法首先依据空间案投影分析计算了集群的负载均衡度,以此给出调度决策变量,并依据任务的执行代价完成时限赋予任务不同的优先级别.任务调度时将任务按优先级调度到最大决策变量值所对应的虚拟机上.实验结果表明,该算法可有效提高云计算集群的负载均衡性,缩短总任务的完成时间,尤其当任务数与节点规模较大时,优势更为明显.     

最迟预分配容错实时调度算法设计与分析

提出一种多类型任务集的容错实时调度算法,详细分析该算法的调度机制,证明了该算法的正确性,并给出了该算法的可调度条件,最后通过模拟实验分析了算法的性能。实验表明,调度算法的性能与系统负载、任务出错概率、任务的计算时间等系统参数相关。     

负载均衡优先的改进优先级表调度算法

针对当前云计算环境下DAG任务调度时存在的负载失衡、任务调度效率不高的问题,提出了一种负载均衡优先的改进优先级表调度算法(LS-IPLB).算法将云计算集群中虚拟机的状态参数变化抽象成空间中的参数向量变化,给出实时衡量云计算集群的负载均衡性方法,并作为虚拟机选择权值的重要参数.同时以任务执行代价、任务的出度和任务间的通信代价作为参数计算任务优先级,并在任务调度时采用任务复制策略进一步优化调度过程.结果表明,LS-IPLB算法能有效缩短DAG任务图的完成时间,并实现了良好的负载均衡性.     

基于多核处理器的低能耗任务调度优化算法

针对多核处理器的高性能所带来的高能耗问题,对TL-DVFS算法中任务迁移开销问题进行了分析,提出了一种基于TL面的节能调度算法ITL-DVFS.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下,通过对堆进行操作,有效地减少每个TL面初始时刻任务的迁移开销.结合全局动态电压频率调节技术,在TL面的初始时刻和偶发任务释放时刻动态调节多核处理器的电压频率.结果表明,ITL-DVFS可以有效地减少任务的迁移开销,在负载达到某一值后,可有效降低处理器功耗.     

基于模糊聚类的云计算集群资源调度算法

针对现有的云计算集群资源调度算法具有的负载不均衡和在线动态适应能力不强的缺点,提出了一种基于模糊聚类的云计算动态集群资源调度算法。首先,构建了云计算环境下的资源调度模型。然后采用模糊聚类对云计算集群资源进行聚类,根据节点与所有聚类中心的距离判断是否需要增减聚类数量。当新任务到来时,自动计算其到各个聚类中心的距离,将具有最小聚类距离的聚类中心分配给该任务。在Cloudsim环境下进行仿真试验,结果表明该方法能有效地实现云计算集群资源的动态调度,且较其它方法相比,具有反应实时和负载均衡的优点,是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。     

基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法

针对嵌入式多核系统中的实时性和能耗问题,提出了基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法.通过对多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析,建立了新的编码策略和相应的目标函数,将任务划分、任务调度及电压选择3个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中,并兼顾系统的实时性,将问题转化为有约束的粒子群优化问题,利用可行性规则的约束处理技术,形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法.实验结果表明:本文算法能以较快的速度收敛于使系统能耗更少的调度解.     

考虑相似日的短期负荷改进粒子群预测方法

短期负荷预测是电力系统安全经济运行管理的一个基本环节。提出了基于相似日和改进粒子群算法的短期负荷预测方法,在相似负荷曲线中寻找最佳预测负荷曲线,并采用随机变异机制增强粒子群体的多样性。仿真算例验证了上述算法的有效性。     

混合关键任务可靠调度方法与调度性分析

为了解决云计算环境下混合关键性任务的可靠调度问题,提出了一种基于主副版本两阶段的混合关键任务可靠调度方法．算法首先对需要调度的混合关键性任务进行优先级划分,按照调度截止期最短的原则将主版本任务调度到目标虚拟机上,对副版本任务按照复制成本最低的原则使用重叠方法进行调度;再对调度到不同虚拟机上的主副版本任务进行可调度分析,对于不能满足分析的任务启动更高关键性等级进行处理．实验结果表明了混合关键任务可靠调度方法具有较高的可靠性和负载平衡能力．     

Two-stage scheduling algorithm based on priority table for clusters with inaccurate system parameters

1 INTRODUCTIONConducting research on scheduling of Webcluster is quite valuable and has already attractedmuch research work[1 6],but the above algorithmshave the following deficiencies .1) The system status discussed in previouswork is al ways assumed to be definite and accu-rate .In fact ,the execution status of cluster sys-temis al ways inaccurate due to some facts .2) Web-based service has its own characteris-tics ,for example ,theintegrity of sessions must bemaintained,otherwise the i…     

用于多媒体的最早截止时间优先算法改进

对经典实时调度算法之一的最早截止时间优先算法进行研究,提出一种基于动态死线时间的改进方法,避免了瞬时过载导致的系统不可预测的行为．实验表明,本方法保证了连续多媒体应用的服务质量,达到较高的资源利用率,使该算法更加适合多媒体应用环境．     

成本感知的云服务请求调度

提出了一种基于动态重用的成本感知的云服务请求调度算法, 不仅能够根据当前的系统负载状况和云服务请求的可分性特征,按需租用和重用虚拟资源,实现云服务动态请求的优化调度,而且还能在满足服务等级协议约束的同时,最小化虚拟资源租赁成本,增加云服务供应商的利润. 仿真实验表明,提出的算法的资源利用率、运营利润均高于用以对比的调度算法.     

基于非精确计算模型的OSL算法

目的研究多处理机系统任务分配的启发式策略和容错调度算法,设计一种高效实时调度算法．方法只对任务强制部分进行复制,将任务分为强制执行部分主版本PTMi、强制执行部分副版本BkMi．和选择执行部分Oi,采用可选择部分后调度．结果提出了可选择部分后调度（Optional Scheduling Later,OSL）算法,通过实例与ICDM算法进行了仿真比较,说明了该算法的有效性．结论该算法使任务的完成时间提前,提高了处理机的利用率,便于广泛应用．