检索结果-内蒙古大学图书馆

国防科技大学学报 2009年第5期31卷 38-43页

作者：马安国成玉唐遇星邢座程国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

GPU体系结构的革新和相应开发平台的发展使得GPU广泛地应用于科学计算领域。通过深入地分析GPU体系结构和存储层次的优缺点以及GPU上的关键性能特征,阐明了GPU体系结构、编程模型和存储层次之间的关系。针对GPU异构系统上的应用映射提... 详细信息

GPU体系结构的革新和相应开发平台的发展使得GPU广泛地应用于科学计算领域。通过深入地分析GPU体系结构和存储层次的优缺点以及GPU上的关键性能特征,阐明了GPU体系结构、编程模型和存储层次之间的关系。针对GPU异构系统上的应用映射提出三种基本负载均衡优化策略:预取、流化、任务划分。试验结果揭示了不同的优化因子与优化效率之间的具体关联。

关键词： GPGPU 存储层次负载均衡策略流计算任务划分

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基于VxWorks的实时多任务软件设计

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微电子学与计算机 2002年第10期19卷 63-65页

作者：陈养平贺占庄骊山微电子公司西安710054

嵌入式系统是目前蓬勃发展的行业之一,嵌入式软件设计正日益成为业界的热门话题。文章介绍应用VxWorks嵌入式实时操作系统进行嵌入式实时多任务软件开发的一些感想和体会。详细阐述了任务划分及设置任务的优先级,信号量的使用和中断处... 详细信息

嵌入式系统是目前蓬勃发展的行业之一,嵌入式软件设计正日益成为业界的热门话题。文章介绍应用VxWorks嵌入式实时操作系统进行嵌入式实时多任务软件开发的一些感想和体会。详细阐述了任务划分及设置任务的优先级,信号量的使用和中断处理程序的编写等必须考虑的若干关键问题,对实时软件的设计有很大的借鉴意义。

关键词： VxWorks 软件设计嵌入式系统实时操作系统任务优先级任务划分

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基于DVS面向硬实时任务的节能调度算法的研究

基于DVS面向硬实时任务的节能调度算法的研究

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作者：鲍全兵武汉理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着半导体和芯片技术的快速发展,越来越多的便携式设备,如:MP3、PDA、手机和手提电脑等,在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而,芯片密度和工作频率的大幅度提高,同时也使得超大规模集成电路系统的功耗越来越大,以电... 详细信息

近年来,随着半导体和芯片技术的快速发展,越来越多的便携式设备,如:MP3、PDA、手机和手提电脑等,在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而,芯片密度和工作频率的大幅度提高,同时也使得超大规模集成电路系统的功耗越来越大,以电池供电的便携式设备的能耗问题尤为突出。能耗的急剧增加,不仅加大了芯片的封装和制冷成本,而且增加了芯片的失效率,也导致了实时系统稳定性和可靠性的下降。因而,能耗问题己经成为制约便携式设备发展的一个关键问题,能量优化和节能技术成为当前系统设计者研究的焦点。目前,大多数实时节能调度算法都以动态电压调整(DVS)技术为基础,并具有很好的节能效果。DVS技术已经成为一种颇有发展潜力的关键节能技术,在保证系统实时性的前提下,它通过动态调整处理器的电压/频率来减少系统能耗。本文首先总结和分析了硬实时节能调度算法的研究现状,讨论了当前硬实时节能调度算法的相关技术和几种经典的节能调度算法,然后在DVS技术的基础上,对硬实时周期任务和混合任务的节能调度两个方面做了一定的研究: (1)在硬实时周期任务节能调度方面,本文针对传统的开环调度算法存在的不足,在传统的任务调度模型中加入平均执行时间进行建模,提出了一种新的节能调度算法MSF-DVS,一方面离线计算每个任务可能产生的静态空闲时间,基于最大空闲时间优先策略对任务排序;另一方面结合反馈控制和动态电压调整技术调整处理器的速度。仿真结果表明该算法有着较好的控制性能,并且能够有效的降低系统的整体能耗。 (2)在硬实时混合任务节能调度方面,首先分析了硬实时混合任务节能调度和周期任务节能调度所关注的不同点,接着深入分析了一种比较简洁的硬实时混合任务节能调度算法——OLDVS算法,并指出了该算法存在不足的原因,针对制约其节能效果的因素提出了改进思路。最后还利用任务划分技术对OLDVS算法进行了改进,通过理论分析表明改进的算法能够更好的节能。

关键词：硬实时节能调度动态电压调整反馈控制任务划分

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计算网格中基于时间均衡的任务调度方法研究

计算网格中基于时间均衡的任务调度方法研究

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作者：胡艳丽国防科学技术大学

学位级别：硕士

网格计算技术是目前国际计算机界的热门研究领域。网格任务调度以一定的优化目标为指导,解决如何合理匹配网格资源和网格任务,并将任务调度到资源上运行的问题。任务调度是提高任务运行性能、实现网格资源共享的关键技术之一,长期以来... 详细信息

网格计算技术是目前国际计算机界的热门研究领域。网格任务调度以一定的优化目标为指导,解决如何合理匹配网格资源和网格任务,并将任务调度到资源上运行的问题。任务调度是提高任务运行性能、实现网格资源共享的关键技术之一,长期以来都是计算网格的核心和难点,对它的研究在基础理论和系统开发等方面具有很大意义。本文针对任务放牧(task farming)问题,提出基于时间均衡(time balancing)的任务调度算法,实现系统高吞吐率,为日后的大规模任务调度、信息处理提供优化服务。首先研究计算网格应用的特征,剖析任务放牧问题的实质;接下来分析由于网格资源的自治、动态等特性引起的任务服务策略差异,在调度过程中区分远程任务和本地任务,建立考虑中断的任务时间模型;在此基础上,建立基于数学期望的任务预期完成时间预测模型,用具有最大期望完成时间的子任务预测任务预期完成时间;进而以任务预期完成时间最小为目标,提出基于时间均衡的任务划分策略,在考虑资源处理能力的情况下,将任务分解为具有相同期望完成时间的并行子任务进行调度,并对任务划分进行进一步优化;采用批模式和重复调度策略,提出基于时间均衡的任务调度算法(Time-Balancing Based Schedul ing Algorithm,简称TBBS算法)。然后通过仿真实验检验TBBS算法性能,并与Min-Min算法和Sufferage算法进行比较。最后,讨论基于时间均衡调度算法的任务调度服务在基于服务的网格资源管理与调度系统中的实现问题。

关键词：计算网格任务调度预侧模型任务划分时间均衡

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并行分布环境下动态任务调度方法的设计

并行分布环境下动态任务调度方法的设计

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作者：刘建斌天津大学

学位级别：硕士

为了适应综合业务与宽带业务的普及,对于混合任务分配及调度问题,国内外已提出了许多可行的方案和算法.目前,单机系统上的调度策略已接近理想化,多处理机系统调度策略还存在局限性.该文主要研究了并行分布环境下的动态任务调度,其目的... 详细信息

为了适应综合业务与宽带业务的普及,对于混合任务分配及调度问题,国内外已提出了许多可行的方案和算法.目前,单机系统上的调度策略已接近理想化,多处理机系统调度策略还存在局限性.该文主要研究了并行分布环境下的动态任务调度,其目的是提出根据具体系统状态、硬件特性及负载状况动态调整策略的并行任务调度算法,以及既缩短并行执行时间又减少机间通信数据量的任务划分方法.该系统以尽量节约系统资源为目的,采用自适应任务分配机制,以及静态调度和动态调度相结合的措施,提出一种自适应的启发式算法,其主要思想是使应用程序的执行时间最小,同时兼顾负载平衡和任务迁移.该算法能显著地提高系统的性能,并具有较广的适用范围.该文提出基于EDF的动态调度策略（DEDF）,利用EDF策略高效的处理机利用率,获得最大可延缓时间,确保实时非周期任务的期限,使实时任务按最优策略调度.再者,该文提出基于最佳并行度的均衡任务划分方法.通过分析机间通信量对求解性能的影响,提出既减少并行执行时间又减少机间通信量的任务划分策略,获得并行任务均衡、并行加速比高的最佳划分方案.该划分策略产生的并行任务均衡、并行加速比高.

关键词：任务划分动态调度启发式算法负载平衡任务迁移并行任务调度

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相控阵雷达系统实时任务负载分配仿真研究

相控阵雷达系统实时任务负载分配仿真研究

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作者：展红英电子科技大学

学位级别：硕士

随着科技发展,相控阵雷达负载任务越来越重,雷达系统需要处理的数据量急剧增加,计算难度增大,但系统对实时性的要求没有降低。采用单个处理器处理雷达高负载任务已经难以满足相控阵雷达任务实时性的需求。为了快速高效处理相控阵雷达系... 详细信息

随着科技发展,相控阵雷达负载任务越来越重,雷达系统需要处理的数据量急剧增加,计算难度增大,但系统对实时性的要求没有降低。采用单个处理器处理雷达高负载任务已经难以满足相控阵雷达任务实时性的需求。为了快速高效处理相控阵雷达系统负载任务,采用分布式系统并行处理思想,利用调度算法将雷达可并行任务指派到客户机并行处理,降低任务完成时间,满足雷达系统实时性要求;通过调度算法对任务合理调度,充分利用系统资源,提高分布式负载平衡率。据此,对相控阵雷达任务、调度环境建立数学模型,优化指派算法和粒子群算法,并将两种算法分别应用于任务调度中,研究任务的实时调度和负载分配技术,具体研究工作如下:1.相控阵雷达负载任务和分布式调度环境建模,确立两者间映射关系。鉴于任务串行和并行处理差异,雷达任务划分成通信开销小、适于在分布式系统中调度的子任务,并通过任务相关性体现子任务间的数据传输和通信。从任务相关性、复杂度和任务量三方面建立雷达负载任务数学模型。选择“服务器-客户机”主从式调度环境,分别对客户机和通信网络建立数学模型。确立相控阵雷达负载任务在分布式异构系统中调度的目标函数和约束条件,确立任务与环境映射关系。2.提出一种基于指派问题和匈牙利算法的优化指派算法。鉴于指派算法中指派策略导致客户机空闲等待时间过长或通信消耗过大、匈牙利算法会陷入死循环问题,提出优化指派算法:利用任务量作为指派标准,平衡客户机空闲时间和通信消耗之间的矛盾;以任务累积量与阈值之间大小比较作为是否指派任务到客户机的标准,调整系统负载平衡率;以任务完成时间和负载平衡率两个指标为目标,避免匈牙利算法陷入死循环。通过数值仿真和算法对比,验证优化算法避免了匈牙利算法陷入死循环,缩短了任务完成时间,极大地改善了系统负载平衡。3.提出一种基于离散粒子群算法的优化算法。针对粒子群算法收敛速度快但易陷入局部最优解的缺陷,提出粒子群优化算法:按效率矩阵转化概率初始化粒子,增加粒子多样性;通过迭代次数自适应调整惯性系数;将任务完成时间和负载平衡率的加权作为适应度函数,通过适应度函数值负反馈给学习因子,双重调整全局与局部搜索,减少算法陷入局部最优解的风险。数值仿真验证了算法对收敛速度和避免算法陷入局部最优解的有效性,减少了任务完成时间,提高了系统负载平衡率。4.系统实现。将优化指派算法与粒子群优化算法分别置于完整的雷达仿真系统中进行仿真,验证了算法在仿真系统中的优化效果。

关键词：任务划分分布式负载平衡阈值约束指派算法粒子群算法

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基于启发式方法的可重构系统任务编译技术研究

基于启发式方法的可重构系统任务编译技术研究

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作者：祁晓峰解放军信息工程大学

学位级别：硕士

高性能计算技术的发展,伴随着微处理器计算方式的革新和计算系统架构的演化,逐步出现了以通用处理器和可重构计算器件为计算核心的、耦合的异构多核可重构计算系统。异构架构的动态部分可重构系统是高性能计算主要研究方向之一,其核心... 详细信息

高性能计算技术的发展,伴随着微处理器计算方式的革新和计算系统架构的演化,逐步出现了以通用处理器和可重构计算器件为计算核心的、耦合的异构多核可重构计算系统。异构架构的动态部分可重构系统是高性能计算主要研究方向之一,其核心计算单元为通用处理器和可重构计算器件,兼具通用处理器和集成电路的计算优势,并在功能灵活性和能耗效率上具有较好的综合性能。异构动态部分可重构系统将具有不同功能特征的计算器件集成在一个芯片中,其任务编译器负责控制应用在不同计算单元上协同执行。由于任务规模庞大、系统约束复杂、配置信息冗杂等缺点,可重构系统的计算性能优势被抵消,研究可重构系统最主要的问题之一就是优化编译关键技术,提高系统性能。在可重构系统任务编译技术中,任务划分、任务调度和任务布局是可重构系统中实现应用协同执行的三个关键技术。任务划分、调度和布局问题可抽象为多目标优化问题模型,当前使用启发式方法解决这三个问题还存在以下缺点:(1)任务划分算法易陷入局部极值,划分方案的质量和可靠性低;(2)带有配置预取功能的任务调度模型复杂,算法复杂度高;(3)任务布局策略的适用性低且缺少系统容错机制。针对以上问题,本课题将启发式方法的优化理论引入到可重构系统任务划分、调度和布局策略中,提高可重构系统任务并行编译性能,主要工作和创新点如下:1.针对任务划分算法易陷入局部极值、求解精度低导致划分质量不理想,可靠性低的缺点,提出反向学习动态半径粒子群优化任务划分算法。该算法通过动态半径扩大求解范围,通过反向学习机制阶段性退化求解进程。基于动态半径和反向学习机制的粒子群优化任务划分算法没有增加算法复杂度,可以跳出局部极值,提高任务划分方案的求解质量和可靠性。2.针对带有配置预取功能的可重构系统任务调度模型复杂,算法时间开销大,影响计算实时性的问题,提出基于离散粒子群优化的可重构系统任务时域调度算法。该算法针对带有配置预取的任务调度模型,设计离散粒子群优化调度算法,通过预生成机制提高调度算法的可靠性和收敛速度。该算法求解出的调度方案具有较高的可靠性和求解质量,且复杂度保持不变。3.针对布局策略难以适用多种规模任务布局场景并且系统缺少容错机制的问题,提出基于动态遗传算法的任务空域布局算法。该算法针对存在禁用区域的多可重构场景任务布局模型,提出面积优先机制预生成布局方案,使用动态因子避免遗传算法陷入局部极值。该算法适用于带有禁用区域的可重构系统多种规模任务布局场景,可有效提高布局方案求解质量,降低通信延时。

关键词：可重构系统任务划分任务调度任务布局粒子群优化遗传算法

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面向iVCE云平台的数据分析任务调度系统的设计与实现

面向iVCE云平台的数据分析任务调度系统的设计与实现

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作者：王靖云哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,对数据的处理能力要求也越来越高。云计算作为一种高效的计算模式,在处理海量数据时有着得天独厚的优势。各大IT巨头纷纷推出了自己的云计算平台,为人们提供高效、快速的服务。此外,很多机构组织也开始搭建私有云... 详细信息

随着大数据时代的到来,对数据的处理能力要求也越来越高。云计算作为一种高效的计算模式,在处理海量数据时有着得天独厚的优势。各大IT巨头纷纷推出了自己的云计算平台,为人们提供高效、快速的服务。此外,很多机构组织也开始搭建私有云平台,用于处理对安全性有较高要求的数据。因此,如何对任务进行合理、高效地调度,成为如今云计算领域亟待解决的问题。本文提出了以应用评测结果为依据,对任务进行划分以及资源匹配的任务调度策略,设计并实现了面向i VCE云平台的数据分析任务调度系统。该系统可对平台上的数据分析任务进行更加合理地切分,并选择资源类型与任务资源需求最匹配的节点来执行任务。首先,本文介绍了云计算任务调度的相关理论,包括云计算概述、云计算任务调度的特点以及经典的调度算法。其次,本文设计并实现了面向i VCE云平台的数据分析任务调度系统。该系统分为应用管理、任务管理、任务调度三个子系统。其中应用管理子系统包括应用注册以及应用评测,分别负责应用的添加以及对应用的资源消耗和运行状况进行评测。任务管理子系统包括任务提交、任务划分、任务队列管理以及任务状态监测,任务提交负责用户添加任务,任务划分在功能和数据两个级别分别对任务进行划分,将大任务变为更容易调度和执行的小任务,任务队列管理可以满足调度过程中任务不同状态的需求,包括等待任务队列、就绪任务队列、挂起任务队列和重调度任务队列,任务状态监测负责实时监测任务所处的调度状态。任务调度子系统包括资源匹配、任务分配以及任务重调度,资源匹配负责为任务选取合适的执行节点,任务分配负责将任务下发至执行节点并回收结果,任务重调度负责任务在调度过程中出现异常之后进行再次调度。最后,本文对i VCE云平台的数据分析任务调度系统从应用评估、任务划分、任务状态监测等方面进行测试,并以DNS源IP异常检测作为数据分析任务的实例在整体上对系统进行测试,结果表明该系统达到设计目标。综上所述,本文设计并实现了面向i VCE云平台的数据分析任务调度系统,具备应用管理、任务管理、任务调度等功能,达到系统设计的要求。

关键词：云计算任务调度任务划分资源匹配

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移动自组织云中任务卸载决策的研究

移动自组织云中任务卸载决策的研究

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作者：李双全云南大学

学位级别：硕士

随着移动通信技术、互联网技术的发展和进步,用户希望移动终端具有高性能计算机同样的性能。但相对于传统的计算机而言,资源有限、电池续航时间短、内存较小等因素限制了移动终端性能,计算密集型任务在资源有限的设备上运行需要花费很... 详细信息

随着移动通信技术、互联网技术的发展和进步,用户希望移动终端具有高性能计算机同样的性能。但相对于传统的计算机而言,资源有限、电池续航时间短、内存较小等因素限制了移动终端性能,计算密集型任务在资源有限的设备上运行需要花费很长的时间和大量的能耗。通过合理的任务卸载,不仅可以充分利用了网络中零散的资源块,而且可以改善移动终端数据处理能力。在移动自组织云环境中,实现计算任务卸载有两个解决方案：(1)把计算密集型任务“化整为零”,分割成为多个计算量较小的子任务,再分配给多个移动终端完成；(2)直接把整个(未经划分的)任务分配给一个HPC代理完成。对于方案(1)就是任务的划分问题,本文在最大流最小割应用程序二划分算法的基础上,分析了多点卸载模型下的关联任务多划分,并进行了实验设计和验证。对于方案(2)就是任务的调度问题,根据移动自组织环境的特点,本文提出了基于链路能耗和时间开销的SAW任务调度策略,与现有的MH、MET、MCT、Min-min等卸载调度策略进行了对比分析,证明了SAW策略在平衡链路能耗和任务完成效率之间的可行性。

关键词：移动自组织云 HPC节点任务卸载任务划分

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面向数据包处理的众核处理器核资源分配方法

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计算机研究与发展 2014年第6期51卷 1159-1166页

作者：罗章琪黄昆张大方关洪涛谢高岗湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 中国科学院计算技术研究所北京100190

众核处理器具有强大的并行处理能力,成为提升路由器转发性能的有效途径.基于众核处理器的数据包处理采用多级流水线结构,每个流水阶段的执行时间不同,要求分配不同的核数.已有的核资源均衡分配方法(equi-partition,EQUI)为每个流水阶段... 详细信息

众核处理器具有强大的并行处理能力,成为提升路由器转发性能的有效途径.基于众核处理器的数据包处理采用多级流水线结构,每个流水阶段的执行时间不同,要求分配不同的核数.已有的核资源均衡分配方法(equi-partition,EQUI)为每个流水阶段分配相同的核数,存在核资源浪费等缺点,限制了数据包处理性能.提出了一种众核处理器资源优化方法,即根据数据包的处理步骤将其划分成多个子阶段,通过统计各阶段的总执行时间,按执行时间比例分配给各个模块所需核数.与已有的EQUI相比,核资源最佳分配方法在数据包转发速率上提高了约20%.

关键词：众核数据包处理数据包转发任务划分资源分配

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