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%.     

一种面向非对称多核处理器的虚拟机集成调度算法

在计算机体系结构领域,非对称多核处理器将成为未来的主流.对于非对称多核处理器上的虚拟处理器调度问题,现有研究缺乏理论分析,且没有考虑虚拟处理器的同步特性.针对该问题,文中首先建立非线性规划模型,分析得出全面考虑虚拟处理器同步特性、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,该算法定义了效用因子、比例系数、比例资源的概念,结合虚拟处理器的同步特性和核心的非对称性对资源和负载进行全面度量;同时通过运行队列分解降低调度开销.提出的算法是第一个在非对称多核处理器上利用虚拟处理器同步特性的调度算法.实际平台上的实验表明:该算法实现了公平调度,并且性能比其他同类算法提高19%~48%.     

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。     

一种面向汇聚网络处理器模型的负载均衡算法

本文提出一种由多个网络处理器组成的汇聚网络处理器转发子系统路由器结构模型,并设计了算法DIHDA对多网络处理器的负载进行均衡分配。实验结果表明,该算法能够在保持负载均衡的同时获得较好的报文保序效果,综合性能优于目前已有的同类算法。     

众核处理器系统核资源动态分组的自适应调度算法

针对众核处理器系统的核资源优化使用问题,提出了一种支持核资源动态分组的自适应调度算法CASM(core-partitioned adaptive scheduling for many-core systems).该算法通过对任务簇的拆分与合并,动态构建可弹性分区的核逻辑组,实现核资源的隔离优化访问.为了平衡核资源利用率及任务调度效率,CASM算法针对任务簇间和簇内的不同特点,分别采用公平性较好的均衡调度算法和资源利用率较高的自适应调度算法.在线竞争理论分析表明,CASM算法的任务执行时间在线竞争比为常数2,其性能可扩展性较好.实验结果表明,与WS(work-stealing),AGDEQ(adaptive greedy dynamicequi-partitioning)和EQUI°EQUI算法相比,CASM算法使任务集运行时间分别减少了近46％,32％和15％.在相同能耗情况下,CASM算法大幅度地提升了系统吞吐量.     

分布式Kahn处理网络的一种集群调度算法*

研究并提出一种采用分布式Kahn处理网络表达的并行程序在多处理器集群环境下的任务——处理器动态分配算法。由于Kahn处理网络的不可判定性,静态作业调度算法不能适用,而忽略其显式数据依赖关系的动态负载均衡策略存在很大的随机性,往往带来不必要的进程迁移。基于运行时动态生成的离散事件序列,预测Kahn处理网络在不同分配方案下的执行效率（处理器资源利用率）,迭代寻求最优动态分配方案,仿真效果良好。     

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。     

EWFQ：一种新的高速网络分组调度算法

1 引言宽带综合业务网要求能给不同的应用提供不同的服务质量(QoS),其中分组调度算法作为网络路由器中的一个重要组件起着相当关键的作用。传统的In-ternet是基于尽力而为(best-effort)模型实现的,该模型采取先来先服务(FCFS)的分组调度算法,这种模型具有实现简单的特点,它在假定所有应用互相协作的情况下工作得非常好。但当网络发生拥塞时,实时应用的服务质量往往得不到保证。同时,连接间的隔离性能也非常差,吞吐量大的连接得到更多的服务,某些不良行为的连接可能造成其他连接的服务质量急剧下降。 A.K.Parekh等提出的广义处理器共享(GPS)能较好地解决上述问题;1)当在数据源端实施漏桶算法的流量整形时,GPS能提供端到端的延迟界限,2)     

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.     

异构多核处理器的任务调度算法

在研究Min-min、Max-min算法和Sufferage算法基础上,针对异构多核处理器的特点,提出一种任务静态调度算法——自适应分段Sufferage算法（Adaptive Segmented Sufferage,ASS）。该算法以最早完成时间和负载均衡为目标进行任务分配,先将任务分配分成两个阶段：在第一个阶段以最少完成时间作为分配原则进行分配,选择单位时间内节省时间最多的任务先分配;在第二个阶段以负载均衡为分配原则进行分配,选择执行时间大的任务先分配。然后选取不同调节参数,对任务进行多次重新分配,以最小的最大完成时间为最后分配结果,实现自适应调节。通过实验验证,该算法在实现最少完成时间的前提下能很好地达到负载均衡。     

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Linux的多核实时任务调度算法改进

嵌入式实时系统通常被实现为多任务系统,以满足多个外部输入的响应时间的最后期限约束。Linux内核中已经实现了基于EDF(Earliest Deadline First)调度算法的DL调度器,使得实时任务能在截止期限内运行完成。但对于多核处理器,由于实时任务在EDF算法下会出现Dhall效应,论文对 Linux内核中实时任务调度算法进行了改进。在EDF算法的基础上,实现LLF(Least Laxity First)调度算法并对其加以改进,通过降低任务上下文切换频率以及减少松弛度的计算来减小调度过程中的颠簸现象。实验证明该方法既避免了Dhall效应,又减少了任务上下文切换带来的系统开销,并使得任务能在截止期限内完成调度,取得了较好的调度性能。     

网络处理器任务调度

按照网络应用及IXP处理器架构特点建立代价模型,并且以网络应用需求为导向提出了基于时间和吞吐量的任务调度算法(LTTS).该算法兼顾网络程序的吞吐量和延迟需求自动完成网络任务的调度工作,并且在这两项评价网络程序性能的重要指标上得到了满意的结果.     

多核处理器硅后调试技术研究最新进展

针对多核处理器硅后调试技术进行综述和分析.首先,介绍了多核处理器硅后调试技术面临的困难,特别是非确定性错误带来的新挑战;然后,概括介绍了国内外多核处理器硅后调试研究的最新进展,并分析了已有方法存在的问题;最后,对多核处理器硅后调试研究热点和趋势进行了分析,并指出该领域未来可能的研究方向.     

基于多核处理器的L7-Filter规则匹配改进算法

针对多核处理器的体系结构和网络数据流在时间上的局部性特点,提出了一种基于多核处理器的分链动态适应算法。该算法通过对网络数据流进行类型分类并根据网络数据流的时间局部性对规则链进行动态优化,从而有效减少了多核处理器下L7-Filter对网络数据流的匹配次数,显著提升了规则匹配效率。仿真实验结果表明:在网络数据包个数相同条件下,所提算法在性能上约有7%的提高。随着网络数据包个数的增加,性能优越性更加明显。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。