高实时性异构多核处理器任务调度算法

在异构多核处理器条件下,Min-Min算法调度性能较好但在系统实时响应方面存在不足。最小空闲时间优先调度算法(LSF)、最早截止时间优先调度算法(EDF)和最大价值优先调度算法(HVF)虽然在系统任务调度响应实时性方面表现优异,但却不适用于异构多核处理器环境。为此,提出一种高实时性任务调度算法HRSA。在Min-Min调度算法的基础上融合LSF,EDF,HVF算法的调度策略,将任务能耗、任务完成价值和任务响应比相结合,在实现异构多核处理器任务动态调度的同时缩短系统对高实时性任务的响应时间。实验结果表明,相对于EDF算法和Min-Min算法,HRSA算法消耗单位能量所带来的价值较高,对高实时性任务处理的响应时间较短。     

混合粒子群算法的异构多核处理器间任务调度

针对异构多核处理器间的任务调度问题,为了更好地发挥异构多核处理器间的平台优势,提出一种基于将有关联的且不在同一处理器上的任务进行复制的思想,从而使每个异构多核的处理器能独立执行任务,来减少不同处理器之间的通信开销,并且通过混合粒子群算法(HPSO)来调度异构多核处理器中的任务,避免由于当任意一个异构多核处理器由于任务分配过多而导致计算机不能及时且准确地得出结果.最后实验证明,对比传统的启发式分配方案和常见的遗传算法(GA),基于任务复制思想分配方案和混合粒子群算法(HPSO)具有更好的求解能力,并且可以提供执行时间更少的调度分配方案,具有较好的应用价值.     

基于麻雀搜索算法的异构多核处理器任务调度

为满足应用程序的多样性需求,提高异构多核环境下的任务调度效率,基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA),提出一种新的异构多核处理器任务调度算法。该问题是以执行任务完成的时间最短为目标,并使用SSA对其优化。根据任务优先权规则,设计任务分配编码方案,将麻雀搜索空间映射到离散空间,使麻雀搜索算法更能适用于离散的异构多核任务调度问题研究上。实验表明,SSA寻优能力强、收敛速度快、性能好。与目前应用广泛的GA和IPSO相比较,其执行时间分别缩短21.48%和17.52%。在异构多核处理器任务调度领域中具有良好的研究意义,应用前景十分广泛。     

一种异构多核处理器启发式综合任务调度算法

针对现有异构多核处理器(CMP)任务调度算法中存在的优先级排序机制不健全、任务调度效率不高的问题,提出一种基于启发式的综合任务调度算法。该算法以表调度为基础,面向平台异构性和依赖任务特性,给出一种按照加权优先级构造任务调度列表的方式。在此基础上,采用多任务复制技术减少核间依赖任务的通信时延,提早任务的最早开始时间,并在任务分配阶段采取区间插入的方式将任务分配到合适的处理器内核上执行,以提高处理器资源利用率。设计模拟实验对该算法性能和已有的2个较为高效的启发式任务调度算法进行对比实验,结果证明该算法能有效提升任务调度性能。     

异构多核处理器体系结构设计研究

多核技术成为当今处理器发展的重要方向,异构多核处理器由于可将不同类型的计算任务分配到不同类型的处理器核上并行处理,从而为不同需求的应用提供更加灵活、高效的处理机制而成为当今研究的热点.本文从体系结构的角度探讨了异构多核处理器设计中的关键点,从内核结构、互连方式、存储系统、操作系统支持、测试与验证、动态电压调节等方面分析...     

求解异构并行系统任务分配的混合离散粒子群算法

针对异构并行任务分配的最小完成时间和负载均衡组合优化问题,提出一种混合离散微粒群算法,将启发式Sufferage算法引入离散微粒群算法（DPSO）中,改进DPSO算法中的位置速度关系模型,提高DPSO算法的搜索效率和精度．通过实验验证,从算法效率和收敛速度上均优于DPSO算法和GA算法,且负载均衡度较好．     

异构多核系统任务调度算法研究

为解决异构多核系统任务调度问题,提出一种混合静态调度算法——HSCGS (hybrid successor concerned genetic scheduling),该算法分为启发式算法和遗传算法2个阶段.第1阶段采用所提出的考虑后继节点的列表启发式调度算法(SCLS)产生一个近似最优的调度结果;第2阶段采用针对调度问题改进的遗传算法IGA (improved genetic algorithm),对第1阶段产生的调度结果进行优化.将SCLS与StarPU相结合,实现一种动态调度算法——DSCLS(dynamic successor concerned list scheduling),通过与StarPU上已有调度算法的对比实验表明了DSCLS算法在运行时间和系统吞吐量两方面的优势.     

基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度策略

为提高异构CMP任务调度执行效率,充分发挥异构CMP的异构性和并行能力,提出一种基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度算法--IACOTS。IACOTS算法首先建立任务调度模型、路径选择规则和信息素更新规则,使蚁群算法能够适用于异构CMP任务调度问题。同时通过采用动态信息素更新、相遇并行搜索策略和引入遗传算法中的变异因子对基本的蚁群算法进行优化,克服蚁群算法搜索时间过长和“早熟”现象。通过仿真实验获得的结果表明,IACOTS算法执行效率优于现有的遗传算法,完成相同的任务需要的迭代次数最少,能有效降低程序执行时间,适用于异构CMP等大规模并行环境的任务调度。     

CPU-GPU异构多核系统的动态任务调度算法

CPU-GPU异构多核系统对计算密集型的应用加速效果显著而得到广泛应用,但该系统易出现负载均衡问题。针对此问题,本文提出了一种CPU-GPU异构多核系统的动态任务调度算法。该算法充分利用CPU的线程资源和GPU的计算资源,准确测量CPU和GPU的计算能力,从而动态调整分配到CPU和GPU上的数据块大小,减小负载的总执行时间,提高系统加速比。实验结果表明,该算法使得系统加速比提高34%~103%。     

基于异构多核处理器的媒体资源服务器

随着彩铃、IVR等多媒体增值业务需求的增加,电信网络中媒体资源服务器的多媒体并发处理能力逐渐成为这些增值业务发展的主要制约瓶颈。该文在分析媒体资源服务器特性的基础上,提出一种基于异构多核微处理器架构的媒体资源服务器的解决方案,探讨媒体资源服务器在该多核架构下的设计及媒体处理的性能优化,并进行相关测试。仿真测试结果表明,该设计可以获得高于现有通用处理器平台下媒体资源服务器2倍~4倍的性能表现。     

面向异构多核处理器的的循环分块

将OpenACC编程模型用于异构多核处理器时,由于异构多核处理器加速设备内存有限,操作大量数据的代码不能获得很好的加速。针对这一问题,在OpenACC中引入循环分块子句,对循环进行分块处理,使每个循环块使用的数据能够存储在设备内存中;提出面向异构多核处理器的循环分块子句生成算法,并在基于Open64的"源-源"自动并行化系统Auto-ACC中进行实现。测试结果表明,在异构多核处理器上,扩展的循环分块子句及所提生成算法能够对程序进行明显的加速。     

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     

基于多核处理器并行系统的任务调度算法

针对多核处理器并行系统的特点,提出了相应的任务调度算法,该算法在任务调度之前加入了任务分配技术,通过合理的任务分配,可有效减少多个处理器间的通信开销,使任务调度效率更佳.仿真实现了该算法,并通过实验数据证明了该算法的优越性.     

基于离散控制器合成的异构多核系统资源管理方法

近年来，随着半导体技术的发展以及应用多样化的需求，异构多核处理器已被广泛应用于高性能嵌入式系统中。这类系统面临的一个主要挑战就是如何在运行时对系统的可用资源（包括处理核等）进行管理分配从而满足系统及其所运行应用在性能和功耗等方面的需求。然而，虽然目前一些主流的资源管理技术在性能和/或功耗优化等方面取得了良好表现，但却经常对所设计的资源管理部件缺乏严格的可靠性保证，因此提出了一种基于离散控制器合成（DCS）的方法来对异构多核系统的在线资源管理策略进行自动、可靠的设计，即将形式化的、能够自动构造管理控制部件的DCS应用到异构多核系统的在线资源管理部件设计中。该方法通过采用形式化模型来描述异构系统的运行行为（例如如何为应用分配处理核），并将在线资源管理问题转换为一个面向某个系统管理目标（例如最大化应用性能）的DCS问题。在此基础上，通过现有的DCS工具对提出的方法进行了示例演示和验证，并对所使用DCS方法的可扩展性进行了评估。     

基于粒子群算法的多核处理器线程调度研究

为有效解决多核处理器的线程调度问题,提出了一种基于粒子群算法框架上的线程调度算法.该算法依据设计的调度模型,在线程DAG图上通过复制不在同一处理器上且存在相关性的线程,生成相互独立的子DAG图,并采用改进的粒子群优化算法对其进行合理调度,由此提高线程调度效率.仿真实现了该算法,并通过实验数据验证了该算法的优越性.     

基于多核微处理器温度感知的线程调度算法

由于多核微处理消耗更多的能量,导致其热点数目增加,温度分布不平衡加剧,因而对性能产生更大的负面影响。为了解决这个问题,提出一种基于多核微处理器温度感知的线程调度算法来减少热紧急事件、提高性能,并在一个Intel的多核微处理器平台上实现了该算法。实验结果表明,在各种负载组合下,该算法可以减少9.6%~78.5%的动态热管理次数。与Linux标准调度算法相比,吞吐率平均可以提高5.2%,最大可提高9.7%。     

基于多FPGA的NoC多核处理器验证平台设计

为了能够灵活地验证和实现自主设计的基于NoC的多核处理器,缩短NoC多核处理器的设计周期,提出了设计集成4片Virtex-6-550T FPGA的NoC多核处理器原型芯片设计/验证平台.分析和评估了NoC多核处理器的规模以及对FPGA硬件资源的需求,在此基础上给出了集成4片FPGA的开发板详细设计方案,并对各主要模块如互联架构、电源、板级时钟分布、接口技术、存储资源等关键设计要点进行阐述.描述了开发板各个主要模块的测试过程和结果,表明了该设计的可行性.     

异构云中面向集群负载均衡的任务调度策略

负载均衡是提高资源利用率和系统稳定性的重要手段。基于改进的自适应变异粒子群算法,提出了一种异构环境下面向集群负载均衡的任务调度策略。在调度策略的设计中,融入了经济学“二八”定律,通过把握用户对集群节点安全性和可靠性的偏好程度并预估任务的负载信息,在保证系统负载尽量均衡的前提下,最小化任务执行时间的同时提高大客户满意度。仿真实验显示,改进的自适应变异粒子群算法比未改进的自适应变异粒子群算法和基本粒子群算法在收敛速度和跳出局部最优两个方面都有更好的表现。结果表明,改进的自适应变异粒子群算法在保证集群负载均衡的同时可以更好地提高云服务提供商的利润空间。