异构计算环境下一种新型的多DAG任务调度算法

随着计算机技术的发展与用户需求的不断提升,多有向无环图(DAG)共享一组异构计算资源的问题受到广泛的关注。但由于实际任务的复杂多变,多个DAG之间存在一定的差异,导致多DAG调度策略存在公平性问题。为此,提出一种改进的启发式公平调度算法IFairness。在选择待调度DAG阶段采用一种新的评判指标DAG完成度,代替原Fairness算法中的剩余Makespan作为DAG选择依据,在计算每个DAG的滞后程度阶段,采用"向后看"一步的原则,解决某些DAG在初期得不到调度的问题。仿真结果表明,与原Fairness算法相比,IFairness算法不公平程度降低了7.28%,资源利用率提升了11.97%,有效提高了调度算法的公平性及资源利用率。     

异构机群系统上带返回信息的可分负载多轮调度算法

针对处理机具有不同的计算速度、通信能力的异构机群计算环境,以及实际应用中许多问题的求解在处理完任务后向中心处理机节点返回处理结果信息的情形,通过允许计算和通信操作重叠执行,采取FIFO调度策略和多次并行分配计算任务的方法,提出一种带返回结果信息的调度轮数可变的可分负载多轮调度算法.实验结果表明,该算法对于处理具有返回结果信息的应用的调度性能优于UMR可分负载多轮调度算法,并且可以获得近似最优的调度轮数.     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

网络集群计算系统中的并行任务调度

基于多处理机并行任务调度模型,探讨网络集群计算系统中的并行任务调度问题,首先证明了一般网络集群计算系统中调度算法的可近似性难度,然后提出了三种不同的启发式算法：最大长度优先调度算法、最大宽度优先调度算法和最大面积优先调度算法;然后根据大量的模拟实验对这些算法以及文献中已提出的调度算法进行了比较分析,结果表明该文的启发式算法比文献中的算法在性能上效果更好。     

异构计算系统中弹性节能调度策略研究

目前,节能已成为异构计算系统中减少电量开销、提高系统可靠性和保护环境的重要研究内容.传统的节能调度策略侧重于研究如何节能而忽略了用户对任务完成时间的期望,使得任务执行效果受到较大影响.特别是当系统负载较重时,由于电压调节缺乏自适应性,导致在某些情况下(如应急服务)的任务执行效果不可容忍.文中提出一种弹性节能调度策略(Elastic Energy-Aware Scheduling,EEAS),用于动态调度异构计算系统中非周期、独立任务.EEAS策略根据系统负载情况在系统节能与用户期望之间进行权衡,即当系统负载较重时,EEAS优先考虑用户期望,通过动态调整计算节点局部队列中等待任务的执行电压提高任务完成率;当系统负载较轻时,EEAS在尽量满足用户期望的基础上最大限度地降低任务执行电压以实现节能.文中通过大量的模拟实验比较了EEAS、GEA、HVEA和LVEA的性能.实验结果表明,EEAS的调度质量优于其他策略,可有效提高系统弹性.     

DAG任务图的一种调度算法

并行程序的调度技术是开发并行计算机系统的计算潜能的关键问题。本文讨论了4种典型的调度算法的缺陷，提出了一种新的调度算法CPFMBF，它采用的策略是：优先调度关键路径节点，其次调度b-level值大的节点，再次调度节点的关键路径影响度大的节点。对照分析及在几种具代表性的工程应用任务图上的实验结果证明CPFMBF算法的调度性能普遍好于其它算法。     

异构实时多处理器系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统中的重要研究课题.根据异构实时多处理器的特点,提出了一种新的异构实时动态调度算法P_IEFT.该算法采用了一个新的处理器分配策略——将任务分配到能最早完成任务的处理器上.该策略能够缩短调度长度,提高后继任务被接受的可能性,从而能够提高成功调度率.模拟结果表明,该调度算法的成功调度率高于近视算法和节约算法的成功调度率.     

Energy-Aware Scheduling on Multicore Heterogeneous Grid Computing Systems

We address a multicriteria non-preemptive energy-aware scheduling problem for computational Grid systems. This work introduces a new formulation of the scheduling problem for multicore heterogeneous computational Grid systems in which the minimization of the energy consumption, along with the makespan metric, is considered. We adopt a two-level model, in which a meta-broker agent (level 1) receives all user tasks and schedules them on the available resources, belonging to different local providers (level 2). The computing capacity and energy consumption of resources are taken from real multi-core processors from the main current vendors. Twenty novel list scheduling methods for the problem are proposed, and a comparative analysis of all of them over a large set of problem instances is presented. Additionally, a scalability study is performed in order to analyze the contribution of the best new bi-objective list scheduling heuristics when the problem dimension grows. We conclude after the experimental analysis that accurate trade-off schedules are computed by using the new proposed methods.     

基于异构分布式系统的实时容错调度算法

目前文献中研究的实时容错调度算法都是基于同构分布式系统,系统中的所有处理机完全相同。该文首先建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型,异构分布式系统中的各个处理机均不相同。基于该异构分布式系统模型,该文引入了可靠性代价（reliability cost）概念,并提出两种静态实时容错调度算法（RTFTNO和RTFTRC）用于调度周期性实时容错任务。算法RTFTRC在调度任务时,尽量使系统的可靠性代价最小;而算法RTFTNO在调度实时任务时,没有考虑系统的可靠性代价。该文详细讨论了两种调度算法的性能。性能模拟实验分别比较了两个算法的可靠性代价,超时比率和可调度性;并研究了任务的计算时间与可靠性代价的关系以及调度长度阈值与最小处理机个数的关系。实验结果表明,算法RTFTRC的性能优于算法RTFTNO。     

一种适用于机群OpenMP系统的有效调度算法

OpenMP作为共享存储并行编程标准,以其良好的易用性、支持增量并行等特点成为并行程序设计的主流模型之一．OpenMP标准是针对UMA共享存储结构制定的,其循环调度机制只考虑了负载平衡而无须考虑数据分布．然而在机群OpenMP系统中,数据局部性是影响性能的关键因素．针对OpenMP标准中静态调度策略不适合机群计算的缺点,提出了一个充分体现拥有者计算原则的LBS调度算法,并通过扩展制导的方式在机群OpenMP系统（OpenMP/JIAJIA)上加以实现．测试结果表明,LBS算法对于机群OpenMP系统很有效．     

TSA—OT：一个调度Out—Tree任务科的算法

对于把一个任务群调度到多个处理器的问题,人们往往只注重找到一个调度路径最短的算法,却忽略了要节省处理器。收于Out-Tree任务图代表分治算法的一大类问题,因此,文中专门针对该任务图,给出了一个基于任务复制的算法TSA－OT。它首先分配关键路径上的任务结点,然后在不改变调度长度的情况下,把非关键路径上的结点尽可能分配到已用的处理器上。并且,该算法将Out-Tree任务图中的所有通信都化为零。TSA－OT算法与近几年所提出的TDS,CPFD,DCP算法之间的比较表明,TSA－OT算法不仅调度长度最短,而且采用了更少或相当个数的处理器。     

异构机群下数据流自适应分配策略

数据流分配问题是典型的NP问题,为了有效地解决异构机群下数据流分配问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应分配策略.基于生物学的基因理论设计了转基因算子,以保护最优个体并提高策略的局部求解能力;引入变异算子,在很好地保持种群多样性的同时提高策略的全局搜索能力.仿真实验结果表明,文中策略在局部求解与全局探索之间取得了较好的平衡,能够在较短的时间内取得满意的解.     

一种批优化调度策略的实时异构系统的集成动态调度算法

针对实时异构多任务调度的特点,提出了软、硬实时任务形式化描述非精确计算的统一任务模型,在此基础上,提出了一种基于批优化调度策略的实时异构系统的集成动态调度算法.该算法以启发式搜索为基础,引入软实时任务服务质量降级策略,在每次扩充当前局部调度时,按制定的规则选取一批任务,计算其在各处理器上运行的目标函数,采用指派问题解法对任务优化分配.模拟实验表明,该算法与同类算法相比,提高了调度成功率.     

异构集群环境下负载平衡调度算法研究与实现

围绕平衡负载这一目标,针对进程级并行任务的动态调度问题进行了研究,提出了一个异构集群环境下动态负载平衡算法,它结合了自适应数据采集与交换算法,有效的解决了服务器之间负载不平衡的问题,提高了系统的吞吐率。     

A Deterministic Portable Parallel Pseudo-Random Number Generator for Pattern-Based Programming of Heterogeneous Parallel Systems

International Journal of Parallel Programming - SkePU is a pattern-based high-level programming model for transparent program execution on heterogeneous parallel computing systems. A key feature of...     

Fault-Tolerant Parallel Scheduling of Tasks on a Heterogeneous High-Performance Workstation Cluster

We propose a new approach, called cluster-based search (CBS), for scheduling large task graphs in parallel on a heterogeneous cluster of workstations connected by a high-speed network (e.g., using an ATM switch at OC-3 speed). The CBS algorithm uses a parallel random neighborhood search which works by refining multiple different initial schedules simultaneously using different workstations. The workstations communicate periodically to exchange their best solutions found thus far in order to direct the search to more promising regions in the search space. Heterogeneity of machines is exploited by the biased partitioning of the search space. The parallel random neighborhood search is fault-tolerant in that the workload of a failed workstation is automatically redistributed to other workstations so that the search can continue. We have implemented the CBS algorithm as a core function of our on-going development of SSI middleware for a Sun workstation cluster.