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针对无线传感器网络的任务如何在最短时间内完成且充分利用网络资源的问题,提出了一种基于可分负载理论的无线传感器网络任务调度算法(WDTA).该算法根据网络中各个节点的处理能力和节点间的通信能力,将总任务从SINK节点下发至网络中.通过去除节点间的通信干扰来提高资源利用率和减少总任务完成时间.算法在两种分群结构的异构网络环境下进行了分析,得到了在各个节点上最合理的任务分配方案,以及最短的任务完成所需时间.理论分析了基于可分负载理论的无线传感器网络任务调度的极限情况.实验结果表明WDTA算法能够通过合理分配任务,而减少任务完成时间及节点能耗.该方案可以作为设计大规模无线传感器网络的原则. 相似文献
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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%。 相似文献
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针对大数据流式计算平台拓扑中因各关键节点上任务间不同类型的通信方式导致的通信开销较大问题,提出一种Flink环境下的任务调度策略。通过各任务间数据流大小确定拓扑边权重,将有向无环图转化为拓扑关键路径模型,在保证关键路径上节点负载差异较小的同时,最小化关键任务的节点间通信开销。实验结果表明,该算法与Flink平台现有的任务调度策略相比,在WordCount和TwitterSentiment作业执行过程中计算平均时延降低了13.09%,有效提升了系统性能。 相似文献
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新型大数据流式计算框架Apache Heron默认使用轮询调度算法进行任务调度,忽略了拓扑运行时状态以及任务实例间不同通信方式对系统性能的影响。针对这个问题,提出Heron环境下流分类任务调度策略(DSC-Heron),包括流分类算法、流簇分配算法和流分类调度算法。首先通过建立Heron作业模型明确任务实例间不同通信方式的通信开销差异;其次基于流分类模型,根据任务实例间实时数据流大小对数据流进行分类;最后将相互关联的高频数据流整体作为基本调度单元构建任务分配计划,在满足资源约束条件的同时尽可能多地将节点间通信转化为节点内通信以最小化系统通信开销。在包含9个节点的Heron集群环境下分别运行SentenceWordCount、WordCount和FileWordCount拓扑,结果表明DSC-Heron相对于Heron默认调度策略,在系统完成时延、节点间通信开销和系统吞吐量上分别平均优化了8.35%、7.07%和6.83%;在负载均衡性方面,工作节点的CPU占用率和内存占用率标准差分别平均下降了41.44%和41.23%。实验结果表明,DSC-Heron对测试拓扑的运行性能有一定的优化作用,其中对接近真实应用场景的FileWordCount拓扑优化效果最为显著。 相似文献
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针对现有低压宽带电力线通信网络拓扑不均衡问题,提出一种宽带电力线通信网络最优中继选择算法.从入网申请节点到中央控制器所有路径中选择信噪比最高的路径,使节点选择最合理的中继节点;利用信标报文丢包率记录节点间通信状态,使节点分布更加均衡;以公有中继节点为顶端节点建立倒V型中转策略,提高数据传输效率.实验结果表明,该算法在平均端对端时延、网络控制开销、数据传输成功率等性能上优于现有技术. 相似文献
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针对较大规模片上网络(NoC)远端节点和邻近节点之间的通信问题,提出一种基于区域划分的层次化簇状分层网(CHM)结构。在此基础上,针对中间节点拥塞严重导致网络性能降低的问题,提出一种基于源区域路径选择的自适应算法。该算法利用CHM结构区域特性将路由决策由源节点移至源区域,同时在原有底层和上层节点对的基础上增加自适应节点对,并增加该部分节点对路由选择性,从而缓解网络拥塞状况。仿真实验表明,与最短路径算法相比,在合成流量和局部化流量模式下,该算法下的CHM结构饱和注入率最多可分别提升约51%和31%,因此该算法可有效提升网络整体吞吐性能。 相似文献
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现代多处理器片上系统(multiprocessor system-on-chip, MPSoC)通常采用片上网络(network-on-chip, NoC)作为其基本互连结构,应用映射是基于片上网络互连的MPSoC设计中的关键问题,应用映射决定应用划分成的各个任务到片上网络节点的分配.许多基于片上网络互连的MPSoC系统将共享存储作为网络中的独立节点,针对这类MPSoC系统,提出一种访存敏感的增量式动态映射策略.该策略离线分析获取应用的访存特征,运行中当应用到达系统时,根据其访存特征选择不同的映射算法,将热点应用围绕共享存储器布局,非热点应用远离共享存储器布局,并最小化应用间以及应用所含任务间的通信链路竞争.模拟实验表明:与贪恋区域选择加随机节点映射的策略相比较,提出的策略对系统整体通信功耗平均节约34.6%,性能提升可达36.3%,并能适应不同片上网络规模. 相似文献
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3D NoC较高的功率密度容易造成温度过高,对系统性能和芯片可靠性造成负面影响。利用温度感知任务调度来控制节点温度的思路是在运行时把“热”节点上的任务迁移到“冷”节点上,这不可避免会出现迁移之后任务间通信距离变大进而影响整体性能。因此,在任务调度的过程中保持通信开销已经成为迫切需求。提出了分层次的ring/mesh 混合拓扑结构RMH,可以在任务迁移的同时保持原来较小的通信延迟。仿真结果表明,相比于3D NoC拓扑结构,RMH拓扑可以有效缓解散热问题,并且平均减少31.1%的网络延迟。 相似文献
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针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种广义随机Petri网和人工免疫算法相结合的任务调度优化算法.首先对并行测试系统建立广义随机Petri网(GSPN)模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径;将免疫克隆选择算法(ICSA)应用到并行测试系统任务调度问题中,并提出一种自适应克隆选择算子,搜索最优任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案.用某型雷达接收机并行测试系统对该算法进行仿真验证,结果表明,与改进的混合遗传算法(IHGA)相比,该算法能够便捷地得到任务调度最优序列,且测试效率更高. 相似文献
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蚁群算法是一种通过模拟蚁群的寻路行为对现实问题进行优化的现代智能仿生算法。针对实现AGV任务作业调度时,行驶路径最短的实际应用需求,本文将AGV的路径优化模型转化为旅行商问题,分析了多目标AGV优化中出现的冲突问题。在本文中,尝试了一种直接通信机制来进行改进传统算法,改进后的方法能够更好地维持种群的持久性,最终对于AGV调度规划起到积极的作用,有效地提高了AGV调度系统的效率。 相似文献
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制造系统优化调度是NP难组合优化问题,而自动导引车(AGV)路径规划与任务分配紧密耦合,又极大加剧了问题的复杂性.基于此,提出一种基于Petri网和人工势场的启发式优化方法.首先,将制造系统的工艺工序描述为一个任务Petri网,将AGV系统描述为一个路径Petri网,将两个网合成在一起;然后,利用Petri网的拓扑结构,为网络结点设计势能参数,从而为Petri网赋予一个人工势场;接着,利用人工势场设计制造系统加工时间的启发式函数,并构建Petri网人工势场启发式A*算法,其中包括最大势差启发式函数和总体势差启发式函数,并验证最大势差启发式函数是可采纳的;最后,进行两组数值实验,实验结果表明,最大势差A*算法能够得到最优解,且平均计算效率比Dijkstra算法提高57%,但是无法满足大任务量的调度需求,而总体势差A*算法比最大势差A*算法平均计算效率提高至少1个数量级,能够在有限时间内求解AGV任务分配和路径规划的联合问题. 相似文献
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类脑处理器能够支持多种脉冲神经网络SNN的部署来完成多种任务。片上网络NoC能够用较少的资源和功耗解决片上复杂的互连通信问题。现有的类脑处理器多采用片上网络来连接多个神经元核,以支持神经元之间的通信。SNN在时间步内瞬时突发的通信会在短时间内产生大量的脉冲报文。在这种通信行为下,片上网络会在短时间内达到饱和,造成网络拥塞。片上网络中非拥塞感知路由算法会进一步加剧网络拥塞状态,如何在每一个时间步内有效处理这些数据包,从而降低网络延迟,提高吞吐率,成为了目前需要解决的问题。首先对SNN的瞬时猝发通信特性进行了分析;然后提出一种拥塞感知的哈密尔顿路径路由算法,以降低NoC平均延迟和提高吞吐率;最后,使用Verilog HDL实现该路由算法,并通过模拟仿真进行性能评估。在网络规模为16×16的2D Mesh结构的片上网络中,相对于没有拥塞感知的路由算法,在数量猝发模式和概率猝发模式下,所提出的拥塞感知路由算法的NoC平均延迟分别降低了13.9%和15.9%;吞吐率分别提高了21.6%和16.8%。 相似文献
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在单芯片多核系统中,NoC已成为主流片上通信架构,有效的任务调度是挖掘计算并行性的重要方面。本文在经典静态列表调度基础上,针对HEFT算法中节点排序会得出较多的优先级相同节点的问题,提出一种节点二次排序的调度方法,在边的调度上应用了ALAP原则,改进算法有效提高了调度效果。实验表明:新方法对bl、blcomp、blio等节点优先级算法得出的任务列表均有良好的调度效果,适应性较好;对于2D MESH同构NoC平台,改进算法对三种节点优先级算法有1.15倍的平均加速比,最大可有1.27倍加速比。 相似文献
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针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。 相似文献
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《Journal of Systems Architecture》2013,59(7):429-440
This paper describes a technique for performing mapping and scheduling of tasks belonging to an executable application into a NoC-based MPSoC, starting from its UML specification. A toolchain is used in order to transform the high-level UML specification into a middle-level representation, which takes the form of an annotated task graph. Such an input task graph is used by an optimization engine for the sake of carrying out the design space exploration. The optimization engine relies on a Population-based Incremental Learning (PBIL) algorithm for performing mapping and scheduling of tasks into the NoC. The PBIL algorithm is also proposed for dynamic mapping of tasks in order to deal with failure events at runtime. Simulation results are promising and exhibit a good performance of the proposed solution when problem size is increased. 相似文献