一种基于多处理器任务复制的分簇调度算法

任务调度的优劣是决定并行分布式计算机系统性能好坏的重要因素之一。为优化任务调度,基于一些典型算法(如LG、PPA算法等),提出了一种新的任务调度算法。该算法一方面复制满足条件的前驱任务来缩短调度长度;另一方面合理地复制其他前驱任务和合并冗余簇来减少所需处理器的数目。实验表明,该算法在调度长度和所需处理器的数目上优于以上典型算法,并具有更小的时间复杂度,对并行计算机系统性能的提升具有一定的意义。     

基于任务复制与冗余消除的多核调度算法

在分布式计算中常把任务之间的协同和通信关系转换为任务图模型,而任务调度是决定分布式计算性能的关键因素之一。为解决OSA、TDCS、RECS等传统经典算法处理器个数消耗多且存在大量冗余任务等问题,提出一种改进的任务图调度算法。该算法基于贪心策略复制任务的前驱以及前驱的前驱,减少调度长度和处理器空闲时间,并在不增加调度长度的前提下,通过合并簇及减少冗余任务降低处理器个数和处理器的负载。实验结果表明,该算法在处理器个数、加速比以及冗余任务比率上都有一定程度的优化,能提升分布式计算性能。     

嵌入式并行系统中基于任务优化的调度算法

在嵌入式并行计算系统中,任务调度是决定系统性能的关键。多任务调度中,启发式调度法是一种设计简单且性能良好的调度方法。目前的调度算法大多是基于任务复制的,没有充分考虑前驱任务与其后继任务间的相关性。该文提出了一种基于相关任务优化(DTO)的调度算法,通过分析已用处理机的负载和空闲时间,尽量减少系统的调度长度和处理机数目。算法分析结果表明,DTO算法在性能上优于其他算法,对嵌入式并行计算系统中的多任务调度是一个较好的选择。     

基于任务复制的网格任务调度算法

网格中资源之间存在着通信延迟,通过任务复制的冗余,可以减少任务之间的通信开销,缩短整个计算程序的计算时间。目前网格中的任务调度算法基本上是没有考虑任务复制的;而基于任务复制调度算法往往会产生过多的复制任务,增大系统开销,甚至有可能延迟计算时间。由于基于任务复制的任务调度是一个NP问题,因此本文提出了一种基于任务复制的网格资源调度算法,以减少调度长度为主要目标、减少任务复制量和资源占用量为次要目标。该算法在调度长度和任务复制数量以及占用资源数量方面都等于或优于其它算法。     

异构集群下的任务调度算法研究

针对异构集群下高效节能的任务调度算法进行了研究, 提出了一种基于复制的任务调度算法, 在任务初始分配的基础上, 分别从能源感知和性能—能源平衡两个角度考虑任务的复制。建立了由计算和通信造成的能源消耗的数学模型, 并进行了大量的实验。实验结果表明, 与已有的BEATA算法相比, 该算法能明显地减少异构集群处理并行应用的调度长度和能耗。分析结果发现, 任务复制的方法在减少调度长度的同时会增加相应的能耗, 能同比优化调度长度和能耗的任务调度方法是今后的研究方向。     

基于任务复制的静态调度算法研究

任务调度是分布实时系统中的一个关键问题。基于任务复制的静态调度算法是任务调度问题中的研究热点。通过概括任务复制静态调度算法的算法模型以及基本术语后,详细分析比较了几种典型算法。还考虑了优化条件、调度长度、处理器数目以及时间复杂度等研究方向。最后,结合国内外研究现状,提出以减少处理器数目为研究目标。     

一种基于分簇复制的DAG任务图调度算法

并行任务调度是影响机群计算效率的关键因素之一，机群环境DAG(Directed Acyclic Graph)任务图调度是一个NP完全问题，只能寻求启发式算法。已有的研究中，图解重构算法在允许任务复制的条件下，通过对DAG图递归分解与子图重构，初步实现了一个可行的调度方案。该文在此基础上，提出了以调度长度增量为依据的任务复制策略，利用该策略调整受制约节点的同簇前驱，解决了任务簇间的时间制约问题，缩短了调度长度；通过合理地选择任务簇进行合并，增大任务簇的粒度，提高了处理器的利用率。提出的以任务簇扩展-合并为特征、以分簇复制为手段的DAG图调度算法，改进和拓展了图解重构方法。实例分析表明本算法复杂度与TDS (Task Duplication Scheduling)相同，但性能更优。     

基于任务复制的分簇与调度算法

针对并行与分布式系统中相关任务的静态调度问题,以最小化调度长度为主要目标,以减少资源数为次要目标,对待复制的重要祖先集定义了新的选择策略,提出了基于任务复制的动态关键前驱调度算法.改进了粒度的定义,证明了对任意DAG,算法有优于前人的性能下界.实验结果优于典型任务复制算法,特别是对经典EZ算例的解(调度长度为8)好于前人认为的理论最优解(调度长度为8.5),并证明了新的解为最优解.定义了DAG的补图,讨论了不允许任务复制时树型DAG的2-优度算法.     

基于禁忌搜索的多处理器任务调度算法

为合理利用多处理器资源,对任务调度算法进行研究,针对现有任务调度算法在任务规模较大的情况下全局寻优能力方面的不足,提出基于禁忌搜索的多处理器任务调度算法。对任务图不设任何约束条件,利用基于任务复制的TDS算法产生高质量的初始调度以降低算法复杂度,利用禁忌搜索算法全局寻优得到最优调度。实验结果表明,该算法可以有效降低任务调度长度,减少所需处理器数目。     

云计算环境下基于路径优先级的任务调度算法

为了最小化云计算系统的任务调度长度,结合表启发式调度技术和任务复制的思想提出基于路径优先权的任务调度算法.采用一种新方法计算DAG图中任务节点及边的权值,从最高优先权的路径开始依次选择任务进行调度,并通过有选择性地复制任务节点的父任务来减少任务间信息传送的时间花费,最后将任务安排到使其执行完成时间最早的虚拟机上.通过随机产生的DAG图与HEFT算法进行对比分析,实验结果表明了该算法能获得较短的调度长度.     

Task scheduling algorithm using minimized duplications in homogeneous systems

For fine grain task graphs, duplication-based scheduling algorithms are generally more efficient than list and cluster-based algorithms. However, most duplication-based heuristics try to duplicate all possible ancestor nodes of a given join node, in order to reduce the earliest start time (EST) of the join node, even though these ancestor nodes have already been allocated in previous steps. Thus, these duplication heuristics inevitably induce redundant duplications, which lead to the superfluous consumption of resources and generally deteriorate the scheduling result in the case of a bounded number of processors. When scheduling algorithms are used on an unbounded number of processors, the required number of processors grows excessively with the size of the task graph, thereby limiting the practicality of these algorithms for large task graphs. In this paper, we propose a novel algorithm designed to allocate join nodes without redundant duplications. In the proposed algorithm, if the ancestor nodes of a join node are duplicated when scheduling the join node, the original allocations of these ancestor nodes are removed using a very efficient method. The performance of the proposed algorithm, in terms of its normalized schedule length and efficiency, is compared with that of some of the recently proposed algorithms. The proposed algorithm generates better or comparable schedules with minimized duplication. Specifically, the simulation results show that it is most useful on a bounded number of processors.     

一种调度In-Tree任务图的算法

In-Tree任务图可用来表示归并、求和等分治算法的很多问题,该文针对这种任务图提出一种分层调度算法,利用队列存放被调度的任务,在同层任务调度中,优先把前驱不为空的任务调度到其一个前驱处理器上执行,只有前驱为空的任务才考虑是否分配新的处理器。实验表明,与以前的算法相比,该算法在调度长度相当的情况下,使用了更少的处理器。     

一个调度Fork-Join任务图的新算法

对基于总线的机群系统,本文提出了一种基于任务复制的调度Fork-Join任务图的新算法。该算法通过任务集划分计算调度长度,并在不增加调度长度的同时将任务尽可能调度在已用处理器上,节省处理器数。新算法的时间复杂度高于现有算法,但其调度性能最优。     

基于任务复制的处理器预分配算法

基于任务复制的调度算法比无任务复制的调度算法具有较好的性能．文章在分析了基于任务复制的几个典型算法(如TDS，OSA等算法)及其假设条件后，提出了以使调度长度最短作为主要目标、减少处理机数目作为次要目标的处理器预分配算法PPA．该算法对任务计算时间与任务间通信时间未做任何限制(即不考虑任务粒度)．通过与相关工作的比较可以看出：PPA算法在调度长度与处理器使用数目上均优于其它算法或与其它算法相当，同时，该算法具有与TDS，OSA相同的时间复杂度．这对嵌入式实时分布系统具有重要的意义。     

基于动态关键任务的多处理器任务分配算法

多处理器调度问题是影响系统性能的关键问题,基于任务复制的调度算法是解决多处理器调度问题较为有效的方法.文中分析了几个典型的基于任务复制算法,提出了基于动态关键任务(DCT)的多处理器任务分配算法.DCT算法以克服贪心算法不足为要点,调度过程中动态计算任务时间参数,准确确定处理器的关键任务,以关键任务为核心优化调度,逐步改善调度结果,最终取得最优的调度结果.分析和实验证明,DCT算法优于现有其它同类算法.     

一个调度Out-Tree任务图的新算法

Out-Tree任务图代表分治算法的一大类问题。本文专门针对该类任务图,提出了一个新的调度算法。它利用fork结构的最优调度为各任务定义优先级,准确的反映了任务对调度的影响,保证了任务的正确调度顺序,得到优的调度长度。并在不改变调度长度的情况下,将结点尽可能地分配到已用处理器上,节省了处理器。实验表明,本文算法的调度性能优于现有同类算法。     

基于DAG图解-重构的机群系统静态调度算法

机群系统静态任务调度是NP-完全问题,通常的算法是通过一些启发式算法得到多项式次优 解.该文提出的图解-子图重构算法实现了对分布在有向无环图(directed acyclic graph, 简称DAG)上的并行任务的快速有效调度.该算法的复杂性为O(log^|V|×(|V|+| E|)),采用递归方法实现了对任务图的有效分解和子图重构,生成任务群,完成任务调度,并 且初步实现了对处理机的优化.通过实例分析以及与其他启发式调度算法的性能比较,证明该 算法是一种快速、有效、可     

基于多核处理器的关联任务并行感知调度算法

关联任务在多核处理器上并行调度所产生的通信时延,会对任务调度长度和处理器利用率造成负面影响,为了改善多核系统对关联任务的处理性能,针对关联任务在多核处理器上的调度特点,提出一种并行感知调度算法。计算各任务与终点间的最长路径值,按照该值的降序来分配任务调度次序,在分配处理器内核时兼顾关联度和任务最早可执行时间,设置最佳匹配评价函数。实验结果表明,与busHEFT和DTSV算法相比,该算法具有更短的任务调度时延、更少的通信量以及更高的处理器利用率。