可重构系统中的实时任务在线调度与放置算法

有效的任务调度与放置是发挥可重构计算性能优势的重要因素.针对实时任务在二维可重构器件上的在线调度问题,定义了调度算法完全识别的概念,即算法不会拒绝能够成功调度的任务.提出了新的实时在线调度与放置算法,充分利用了任务的时间信息,实现了完全识别的调度.实验表明,与已有的算法相比,新算法显著地改善了调度效果,而运行开销没有明显增加.     

可重构系统功耗相关的硬件任务调度算法

面向可重构系统,提出了一种功耗相关的硬件任务调度算法（Energy—Efficient HardwareTask Schedu—ling,EEHTS）。动态电压调整（DynamicVoltage Scaling,DVS）技术通过在软件任务运行时动态改变CPU的运行电压而降低系统功耗。类似地,EEHTS算法在硬件任务调度时动态改变FPGA的工作频率,达到降低功耗的目的。模拟实验结果表明,EEHTS算法在不影响硬件任务截止期要求的前提下,可以有效降低系统功耗。     

可重配置实时任务的快速动态调度算法

要提出一种快速动态定位和实时任务调度算法,采用最早最迟开始时间优先、最优化空白区域管理和配置重用的调度原则,能够反映实时任务的紧迫度,快速地调度实时可配置硬件任务,同时有效地管理可重构资源．实验结果表明,该算法可以有效地提高系统的总体性能．     

概率构造算法与遗传算法融合的可重构计算系统硬件任务划分

提出一种概率构造算法与遗传算法融合的算法,通过引入表示划分结果多样性的度量方法,利用概率构造算法产生具有多样性的较优的初始群体,并在此基础上利用遗传算法寻求最优解.实验结果表明,该算法能够获得比已有的基于列表的划分算法更优的划分结果,比采用完全随机初始群体的遗传算法缩短了运行时间.     

分布式计算平台中任务调度的模拟器研究

提出与描述一个分布式计算平台中任务调度的模拟器,该模拟器可以用来仿真与评测网络计算平台上的主-从模式的并行分布式应用.它采用任务跟踪的方式,周期性的收集任务相关的收据来实现.该模拟器支持多种运行场景、根据应用的需求来控制输入参数;能够完成不同任务调度策略分析与检查点文件共享策略分析.分析了两种类型的任务调度算法在模拟器上的仿真:FCFS(First Come First Served)策略和MinMax(unassigned min-max)策略.模拟与性能结果表明:该模拟器可以仿真因特网上的大规模分布式计算平台的调度策略与检查点策略对通信轮回时间的影响,是一种接近真实世界的仿真结果,方便了程序员的操作.     

面向任务关键普适计算的安全自适应任务调度

为了增强普适计算环境下实时应用的安全性,建立了安全关键的实时周期任务模型、任务安全开销模型和任务安全风险模型,提出一种安全风险感知的自适应调度算法.该算法依据实时周期任务可调度的本质特性,将调度问题转化为安全风险最小化的多阶段决策过程,并基于近似动态规划策略实现了安全性能确保和低复杂度的调度机制.实验结果表明,该算法可明显降低应用的安全风险,满足应用的安全需求,自适应普适计算的动态变化.     

网格任务调度机制的研究

由于资源具有异构、动态等特性,计算网格环境下的调度就成了一个非常复杂且具有挑战性的问题.介绍网格任务调度的研究现状,分析网格任务调度算法的基本原理.提出一种网格计算任务调度模型.     

异构重构计算系统应用任务调度的性能分析

异构重构计算是目前高性能计算的研究热点.由于应用任务的异构性,以及体系结构的可重构性,导致异构重构计算的性能分析非常困难,现有的并行计算性能分析方法不再适用.本文提出一种基于应用任务调度的性能分析方法,该方法以异构重构计算系统模型和应用任务模型为基础,利用异构匹配、重构耦合矩阵,实现应用任务和处理部件的优化选择和耦合匹配,通过调度算法求出应用任务在异构重构计算系统中的完成时间,并进行了实例分析.     

一种异构可重构片上系统的实时任务调度算法

动态可重构系统中为新到达的任务实时地安排任务启动时间和放置位置是硬件任务调度算法的关键.硬件任务的调度在很大程度上影响可重构计算系统的性能.提出了一种基于二维资源模型的分组-邻接边在线调度算法,该算法将硬件任务按照长宽比分为垂直任务和水平任务两组分别考虑在可重构资源上的放置位置,同时引入任务邻接边数作为选择合理放置位置的重要指标,可使得硬件任务放置更为紧凑,减少资源碎片,提高调度成功率.对两种硬件任务放置策略进行了对比,结果表明尽可能旱的安排任务启动有利于提升高负载情况下的调度成功率.仿真实验表明,与已有算法相比,该算法具有更高的任条接受率,而运行时开销没有显著增加.     

采用配置完成优先策略的可重构任务调度算法

如何隐藏和减少配置时间是相依性可重构任务调度的关键问题.提出一种采用配置完成优先策略的相依性可重构任务调度算法,通过基于预配置优先级的列表调度算法,实现将后续任务的配置时间隐藏于前驱任务的运行时间中,并采用基于配置完成优先策略的配置重用机制,减少了任务调度后的配置过程,从而在总体上缩短了相依性任务集合的运行时间.仿真结果表明,该调度算法能有效避免调度死锁,并可减少相依性可重构任务的整体运行时间.     

云计算环境下任务调度研究综述

云计算是一种新的商业计算模型。将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算资源、数据资源、存储资源和应用服务资源等。大数据时代,云计算的另一个特点是其将处理大规模的任务。如何实现在满足用户Qo S的前提条件下,对海量任务进行高效调度并对大量云资源进行合理的分配,使得云任务占用尽量少的云资源是云计算领域的一个研究热点。主要论述了云计算环境下任务调度的目标和新特性,分析总结了云计算任务调度的研究现状并以调度目标为侧重点归纳总结了四类调度策略,即侧重性能的调度、侧重服务质量的调度、侧重经济原则的调度和侧重能耗优化的调度,给出了云任务调度的研究展望,为下一步更深入的研究指出方向。     

采用预配置策略的可重构混合任务调度算法

在对可重构硬件资源进行抽象的基础上,采用软硬件混合任务有向无环图来描述应用,提出一种基于列表的混合任务调度算法.该算法通过任务计算就绪顺序及可重构资源状态确定硬件任务的动态预配置优先级,按此优先级进行硬件任务预配置,隐藏硬件任务的配置时间,从而获得硬件任务运算加速.实验结果表明,针对可重构系统中的软硬件混合任务调度,能够有效地降低配置时间对应用执行时间的影响.     

多处理器系统任务规划问题的一种改进遗传算法

在多处理器系统中,寻求一个有效的并行任务设计安排使得整个执行时间达到最小是至关重要的环节。分割式遗传算法(PGA)用来解决任务规划问题可以大大缩短规划时间,但规划结果不甚理想。将分开逐个处理的思想与单、多点交叉概率分配、自适应变异概率设计相结合,提出一种改进的分割式遗传算法。实验表明,改进的PGA算法,在进一步缩短规划时间的基础上,提高了算法收敛速度和效率,能够得到期望的更好的规划结果。     

Framework for Task Scheduling in Heterogeneous Distributed Computing Using Genetic Algorithms

An algorithm has been developed to dynamically schedule heterogeneous tasks on heterogeneous processors in a distributed system. The scheduler operates in an environment with dynamically changing resources and adapts to variable system resources. It operates in a batch fashion and utilises a genetic algorithm to minimise the total execution time. We have compared our scheduler to six other schedulers, three batch-mode and three immediate-mode schedulers. Experiments show that the algorithm outperforms each of the others and can achieve near optimal efficiency, with up to 100,000 tasks being scheduled     

同构计算环境中一种新的静态任务调度算法

延伸了TTIG模型并提出新的算法．在模拟实验中,将此算法与MATE和其它同构环境中基于DAG的调度算法,在不同测试条件下进行了比较,结果显示该算法性能明显优于MATE,与基于DAG模型的调度算法比较而言,在性能方面各有千秋,但在算法时间复杂度方面具有显著的优势．     

云计算平台中非定期任务并行调度仿真

由于云计算平台的动态不确定性和非定期任务调度本身的复杂性,使得非定期任务调度过程中的耗时长和负载不均等问题很难得到有效解决.针对上述问题,提出一种非定期任务并行调度方法,并应用到云计算中.通过多方面考虑云平台客户非定期任务的截止时间底线、调度估算等并行调度约束条件和各种可用资源的性能参数,对非定期任务调度的多目标约束条...     

Energy-Efficient Scheduling in Distributed Real-Time Computing Systems

Journal of Computer and Systems Sciences International - Scheduling in multichannel distributed information processing systems is studied. The problem is solved for systems-on-a-chip and is...     

可重构计算的硬件结构

首先讨论了可重构计算的基本含义及特点,指出它的实质是突破了通用微处理仅时间维可变,ASIC空间维可变的限制,实现时间、空间两维可编程。其次,系统地综述了基于FPGA的可重构计算硬件结构的基本技术,重点讨论了逻辑单远的粒度及单元间互连的路由问题,最后给出了基于可重构计算的几个典型体系结构框架。     

混合关键性系统寿命优化的任务调度算法

为延长混合关键性系统的设备寿命,考虑瞬时性、永久性2种故障并采取容错方案满足安全需求,提出一种两阶段解决方案。利用动态电压频率调整技术为每个任务确定运行频率,确保热循环对设备寿命的损害最小。使用重执行技术,在可靠性约束和可调度性约束下对设备寿命进行分析,构建一个多目标非线性规划问题,从而得到最优解。仿真结果表明,与RAND、MFPR、MRPF、DPAS 4种算法相比,该算法在保证系统可调度与可靠性的前提下,可使系统寿命最多延长47%。