一种改进的OpenMP指导调度策略研究

在科学计算中,循环结构是最重要的并行对象之一.考虑到负载平衡、调度开销等多方面因素,OpenMP标准提供静态调度、动态调度、指导调度和运行时调度等不同策略.针对指导调度策略不适合递减型循环结构的问题,提出一种改进的new_guided指导调度策略,并在OMPi编译器上加以实现.New_guided调度策略的主要思想是对前半部分的循环采用静态调度,后半部分的循环采用指导调度.针对不同循环结构,在多核处理器上对不同调度策略进行评测.结果表明,在一般情况下,OpenMP默认的静态策略的调度性能最差;对于规则的循环结构和递增的循环结构,动态调度、指导调度和new_guided策略的性能差别不大;对于递减型的循环结构,动态调度和new_guided策略的性能相当,要优于指导调度策略;对于某些极不规则的随机循环结构,动态调度明显优于其他策略,new_guided策略的性能介于动态调度和指导调度之间.     

OpenMP多线程负载均衡调度策略研究与实现

循环并行化是OpenMP并行化程序中最重要的部分,线程数、循环体大小、调度策略等是并行化过程需要考虑的主要因素。为了在调度开销与负载均衡之间获得更好的权衡,在OMPi编译器中实现了梯式trapezoid调度策略,以提高OpenMP多线程程序的运行性能。实验结果表明,梯式调度策略应用在递减以及某些极不规则的循环结构中,在适当的线程数下,与指数调度相比,该调度策略能表现出更好的性能。     

OpenMP任务调度开销及负载均衡分析

任务调度是OpenMP规范的重要内容。在考虑调度开销、负载均衡等多方面因素的基础上，OpenMP规范制定了静态调度、动态调度、指数动态调度和运行时调度等不同策略。详细分析了在单次循环时间相等情况下，不同的OpenMP调度策略对额外开销和负载均衡的影响；提出了选择不同任务调度策略的原则。     

基于异构感知静态调度与动态迁移的异构多核调度机制

异构多核处理器体系结构可以有效减少功效开销,是处理器发展的趋势,负载不平衡问题会造成处理器执行的不稳定。提出一种基于异构感知的静态调度和动态线程迁移相结合的异构多核调度机制,解决了不同核之间的负载平衡问题,提高了吞吐量。仿真实验通过将此调度机制与静态调度策略（SS）比较,表明该机制提高了异构多核处理器的性能并保证了执行过程的稳定性。     

一种新型实时调度算法研究

在许多片上特定应用系统中，任务多且切换频繁，任务切换开销大，有时甚至严重影响系统的可调度性．研究了动态可抢占门限调度算法，它通过初始门限值、动态门限值的计算和优化线程分配，实现了在处理器高利用率下，有效降低任务切换开销的目的，并相应地减少了对内存的需求．动态可抢占门限调度算法是将静态抢占门限算法与动态调度算法有机地结合在一起。完成了由静态到动态无缝转换．     

线程切换开销分析工具的设计与实现

在多片多核计算机系统中,线程切换的间接开销受到体系结构、负载模式和调度策略的影响,为了获得更为稳定的测试结果,在分析Lmbench测试程序框架和进程切换测试原理的基础上,针对多片多核处理机系统中的线程测试需求,通过集成多种负载模式和调度策略,设计和实现了新的线程切换延时测试程序LTC,为多核系统下的线程切换延时测试与分析提供了有效手段。     

基于OpenMP的任务调度与负载均衡技术的分析与研究

本文以OpenMP规范中的任务调度为研究对象,在考虑了线程创建、调度开销和负载均衡等因素后,提出了一种任务调度的改进方法.任务调度通过线程预备队列、数据块调度队列和处理粒度动态调节等改进方法,提高多线程的任务调度性能,达到较好的负载均衡效果.     

Storm环境下基于拓扑结构的任务调度策略

针对Storm流式计算平台中默认轮询调度策略存在通信开销大、负载不均衡的问题,提出基于拓扑结构的任务调度策略（TS²）。首先,选取CPU资源充足且可用的工作节点并各分配一个进程,消除节点内进程间通信开销,优化进程部署;然后,分析拓扑结构,找出拓扑中度最大的组件,优先分配该组件的线程;最后,在满足节点可承载最大线程数的条件下,尽可能将关联任务部署到同一个节点来减少节点间通信开销,改善集群负载均衡,优化线程部署。实验结果表明：在系统延迟方面,与Storm默认调度策略和离线调度策略相比,TS²的平均优化率分别为16.91%和5.69%,有效提高了系统的实时性;在节点间通信开销方面,TS²相比于Storm默认调度策略平均降低了15.75%;在平均吞吐量方面,TS²相比于Storm默认调度策略平均提升了14.21%。     

片上多处理器系统的多线程调度策略

本文提出了一种多线程调度策略,解决片上多处理器系统的线程分配问题。实验证实,本文的线程调度策略有效地实现了系统的负载均衡。     

网络处理器自适应负载均衡调度机制*

对TLDP结构网络处理器的线程调度问题展开讨论,设计并用硬连线实现了TLPD结构的微引擎间自适应负载均衡线程调度机制。它根据TLDP结构内部各个微引擎的实时负载状态和历史信息自动调整活动微引擎的数量,然后在被选择的活动微引擎集合上实现微引擎间的动态负载均衡,最大程度地提高了TLDP结构网络处理器的分组吞吐率。通过对TLDP结构的RTL级模型仿真说明,该机制能有效地实现微引擎间的实时负载均衡。     

在无中心式作业调度中的动态网格负载平衡实现

提出一个新颖的递归算法,用于实现动态的网格负载平衡。实验仿真了松耦合无中心式调度框架,基于传统并行系统的workload模型构建了网格workload模型,保守式装填法用作各结点上的本地调度策略。结果表明,在实现网格负载平衡上,这里的递归算法比静态调度方法更有效。     

SUPPLE: An efficient run-time support for non-uniform parallel loops

This paper presents SUPPLE (SUPort for Parallel Loop Execution), an innovative run-time support for the execution of parallel loops with regular stencil data references and non-uniform iteration costs. SUPPLE relies upon a static block data distribution to exploit locality, and combines static and dynamic policies for scheduling non-uniform iterations. It adopts, as far as possible, a static scheduling policy derived from the owner computes rule, and moves data and iterations among processors only if a load imbalance actually occurs. SUPPLE always tries to overlap communications with useful computations by reordering loop iterations and prefetching remote ones in the case of workload imbalance. The SUPPLE approach has been validated by many experimental results obtained by running a multi-dimensional flame simulation kernel on a 64-node Cray T3D. We have fed the benchmark code with several synthetic input data sets built on the basis of a load imbalance model. We have compared our results with those obtained with a CRAFT Fortran implementation of the benchmark.     

基于安全策略的负载感知动态调度机制

针对软件定义网络（SDN）网络控制器流规则篡改攻击等单点脆弱性威胁,传统安全解决方案如备份、容错机制等存在被动防御缺陷,无法从根本上解决控制层安全问题。结合目前移动目标防御、网络空间拟态防御等主动防御技术研究现状,提出一种基于异构冗余结构的动态安全调度机制。建立控制器执行体与调度体调度模型,根据系统攻击异常、异构度等指标,以安全性为原则设计动态调度策略;同时考虑系统负载因素,通过设计调度算法LA-SSA将调度问题转化为动态双目标优化问题,以实现优化的调度方案。仿真结果表明,对比静态结构,动态调度机制在累积异常值、输出安全率等指标上有明显优势,说明安全调度机制中的动态性与多样性能够显著提高系统抵御攻击能力,LA-SSA机制负载方差较安全优先调度更平稳,在实现安全调度的同时避免了负载失衡问题,验证了安全调度机制的有效性。     

数据流程序动态调度与优化

为了解决数据流编程模型的可用性问题,使其能在兼顾程序并行性的前提下适用于动态数据交互速率的流应用,设计了一种动态调度与静态优化相结合的数据流编译系统。编译器以COStream语言编写的源程序为输入,通过对源程序进行分析,以动态速率的数据通信边作为边界划分程序到粗粒度的子图,在子图内部应用静态优化。根据子图的每个计算单元的工作量估计计算资源的使用状况,实现子图内计算单元到处理器核的映射,经过阶段划分分配子图内计算单元到相应流水阶段。在运行时,每个子图在各个处理器核上均启动一个线程,通过对线程间通信的优化,避免了运行时多个线程对同一段内存同时读写产生的同步开销,减少了线程的上下文切换次数。使用信号量控制子图内线程间的同步,基于各子图计算单元运行时数据交互速率并结合当前线程的状态,动态调度各个子图的执行,构建动态的软件流水线,生成相应多线程目标代码。实验以通用X86-64多核处理器作为实验平台,测试和分析数据流编译的性能。实验结果表明,编译系统可以实现动态数据交互速率的数据流应用,扩大了编译系统可用性并且具有一定加速效果。     

基于可分布线程的实时CORBA动态调度模型设计

以OMG实时CORBA规范2.0中的可分布线程为基础，分析已有实时CORBA动态调度模型，从凋度系统全局优化性着眼，提出了基于可分布线程的实时CORBA动态调度模型的设计方案。     

装备维修任务调度理论与策略研究现状综述

在明确装备维修任务调度需求及意义的基础上,分析了装备维修任务调度理论及策略的研究现状。在维修任务调度理论方面,根据调度的特点对抢占调度与非抢占调度、静态调度与动态调度进行了阐述;在维修任务调度策略方面,根据调度目标及调度特点对时钟驱动调度策略、优先级调度策略以及其他调度策略进行了阐述。在分析研究现状的基础上,提出应对装备维修任务抢占调度及混合调度策略等方面加强研究。     

基于规则的分层负载平衡调度模型

On a massively parallel and distributed system and a network of workstations system, it is a critical problem to increase the utilization efficiency of resources and the answer speed of tasks by using effective load balancing scheduling strategy. This paper analyzes the scheduling strategy of dynamic load balancing and static load balancing,and then proposes a hierarchical load balancing scheduling model based on rules. Finally,making somecomparisons with Other scheduling models.     

Trapezoid self-scheduling: a practical scheduling scheme forparallel compilers

A practical processor self-scheduling scheme, trapezoid self-scheduling, is proposed for arbitrary parallel nested loops in shared-memory multiprocessors. Generally, loops are the richest source of parallelism in parallel programs. To dynamically allocate loop iterations to processors, one may achieve load balancing among processors at the expense of run-time scheduling overhead. By linearly decreasing the chunk size at run time, the best tradeoff between the scheduling overhead and balanced workload can be obtained in the proposed trapezoid self-scheduling approach. Due to its simplicity and flexibility, this approach can be efficiently implemented in any parallel compiler. The small and predictable number of chores also allow efficient management of memory in a static fashion. The experiments conducted in a 96-node Butterfly GP-1000 clearly show the advantage of the trapezoid self-scheduling over other well-known self-scheduling approaches     

基于CoreOS面向负载整合的集群调度研究

CoreOS是基于Docker的新型容器化集群服务器操作系统,发展迅速,已经得到OpenStack、Kubernetes、Salesforce、Ebay等主流云服务商的支持,云环境中负载是动态的,相应的其资源需求是动态变化的,这给集群资源高效利用带来了挑战,静态预分配峰值资源的策略带来云端资源的巨大浪费,同时空转的计算浪费大量能耗.本文提出的面向负载整合的集群调度系统（简称LICSS）实时监控集群负载分布情况,调度时使用紧凑式调度策略分配计算节点,运行时利用任务迁移技术对负载进行动态整合,实现及时收集释放空转资源降低资源能耗浪费的目的.LICSS系统设计实现了节点负载度量、任务度量、负载整合算法,并测算出节点自适应负载阈值.实验表明,LICSS系统能够根据不同时段集群负载动态变化情况对负载进行有效整合,提高了12.2%的平均资源利用率,并且基于任务整合在低负载时段触发富余节点休眠降低集群能耗.     

A deployment methodology of real-time industrial control applications in distributed controllers

This paper deals with the deployment of industrial control applications in distributed devices (considered as multi-tasking Programmable Logic Controllers (PLCs)). These applications are developed according to the component-based standard IEC 61499. In this standard, a function block is an event triggered component and the application is a network of distributed blocks on several devices. To deploy these blocks in feasible OS tasks of the execution support, we propose a hybrid scheduling approach allowing in particular to check according to specifications the temporal behavior of the application in devices and also on the communication network. This approach is based on static and dynamic policies. The static policy allows to construct OS tasks from function blocks, whereas the dynamic policy allows their scheduling at run-time.