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异构网格环境下的可信依赖任务调度

武汉大学学报（理学版） 2010年第2期56卷 184-188页

作者：朱海王宇平王晓丽范磊西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

针对异构网格环境下依赖任务调度过程中网格节点行为可信性考虑不足的问题,根据网格节点的历史行为表现,构建了一个动态信誉度评估策略,为确立任务需求与资源节点行为可信属性之间的隶属关系,定义了隶属度函数,建立了一种安全可信的网... 详细信息

针对异构网格环境下依赖任务调度过程中网格节点行为可信性考虑不足的问题,根据网格节点的历史行为表现,构建了一个动态信誉度评估策略,为确立任务需求与资源节点行为可信属性之间的隶属关系,定义了隶属度函数,建立了一种安全可信的网格任务调度新模型.为了实现该模型,提出一种依赖任务可信调度的粒子群进化算法.该算法通过深度值和关联耦合度的引入解决了任务间的约束关系;为克服传统粒子群算法解决离散问题时的不足,结合网格任务调度问题的具体特点,重新定义并设计了新的粒子进化方程;为预防算法陷入局部最优,引入了均匀扰动速度.仿真实验表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下具有较高的执行效率和安全可信优化性能等.

关键词：网格计算依赖任务调度可信优化模型粒子群进化算法

基于改进粒子群的异构CMP依赖任务调度研究

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基于改进粒子群的异构CMP依赖任务调度研究

作者：张博哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着多核处理器的产生和应用，如何提升其运行效率和并行性能倍受国内外各大硬件厂商和专家学者的关注。系统性能并不能仅仅依靠硬件平台的技术进步而提升，硬件平台还需要与其搭配的优化软件才能充分发挥出技术进步带来的优良性能。因... 详细信息

随着多核处理器的产生和应用，如何提升其运行效率和并行性能倍受国内外各大硬件厂商和专家学者的关注。系统性能并不能仅仅依靠硬件平台的技术进步而提升，硬件平台还需要与其搭配的优化软件才能充分发挥出技术进步带来的优良性能。因此，多核平台上的任务调度问题已经成为高性能、高并行处理器研究领域的热点问题之一。鉴于多核处理器平台的优良性能和发展前景，为进一步提升其实际应用性能，本文对异构平台上的依赖任务调度算法进行研究，设计一种适合其硬件平台且性能优良的依赖任务调度算法，同时该算法还具备较好的可扩展性和稳定性，能够充分发挥出异构并行系统的性能优势并缩短全部任务执行完成时间，提升多核系统的运行效率。本文通过对多核处理器任务调度及其现有算法进行分析，针对现有多核系统任务调度算法存在的不足，借鉴粒子群优化算法的思想，并对其改进优化，进而提出一种运行于异构多核处理器平台上的依赖任务调度算法。该算法采用粒子群算法随机并行搜索的思想，在粒子空间内搜索任务调度问题的最佳方案，并采用混沌理论进行粒子群初始化和局部搜索，改善了算法的局部搜索性能。根据异构多核系统依赖任务调度的特点，设计新的粒子编码、解码方案和更新准则，按照双启发式优先级规则将不可行调度解转换为较优的可行解，同时融入自适应学习策略的多邻域搜索进一步提升算法的搜索速度和局部细搜索精度。该算法能够在短时间内找到最优的任务调度方案，减少全部任务执行完成时间，提升异构多核处理器的并行性能。为了证明该算法在异构系统依赖任务调度问题上的适用性和高效性，实验采用随机生成三类具有不同特点的任务图集合和不同的硬件条件即处理器内核个数作为算法测试输入，并在Matlab平台编程实现该算法，对算法的搜索速度和收敛性能进行测试验证。实验结果表明：与现有算法相比，新算法总能找到异构系统下依赖任务调度难题的最优或次优解，即得到全部任务执行完成时间最短，具有较好的稳定性和可扩展性，同时为相关研究提供了很好的借鉴意义。

关键词：粒子群算法异构CMP 依赖任务调度静态任务调度有向无环图

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基于异构多核处理器的依赖任务调度策略研究

基于异构多核处理器的依赖任务调度策略研究

作者：王雪哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

伴随着国内外相关研究机构对高性能计算领域关注度的增强,处理器主频和芯片集成度得到极大地提升,目前由于芯片面积的限制以及集成度逐渐接近上限,处理器性能的提升遭遇瓶颈。鉴于处理器的发展状况和趋势,多核处理器登上历史的舞台,迅... 详细信息

伴随着国内外相关研究机构对高性能计算领域关注度的增强,处理器主频和芯片集成度得到极大地提升,目前由于芯片面积的限制以及集成度逐渐接近上限,处理器性能的提升遭遇瓶颈。鉴于处理器的发展状况和趋势,多核处理器登上历史的舞台,迅速崛起一跃成为国际主流的处理架构。硬件平台和与之相适应的软件平台协同工作是充分释放系统性能的必要条件,随着对多核处理器相关技术研究的日益深入,高性能计算领域的专家通过对多核处理器的不断探索和应用研究发现,任务调度策略的优劣是决定系统性能能否充分释放的重要决定因素之一。本文通过对异构平台特点及其上任务调度算法进行深入研究与细致分析,针对目前通用异构平台架构中任务调度算法存在的缺点和可改进的地方,提出一种基于异构多核处理器的依赖任务调度策略,策略核心组成部分为一种改进优先级列表任务调度算法。该算法以优先级列表调度算法为基本思想,面向现有优先级列表算法中存在的按照任务执行平均时间作为参数的问题进行研究,提出一种适用于异构平台特征和依赖任务特性的任务优先级排序方式。在此基础上,针对现有算法中采用贪心思想将任务映射到处理器内核的方式进行改进,为避免贪心思想带来的局部最优解问题,本文提出一种基于向后关键路径的处理器映射方式,力求获得任务图全局最优解。与此同时,该算法在任务分配阶段采取多任务复制技术提早任务执行的最早开始时间,最后采用区间插入的方式分配任务到处理内核上执行,提升处理器利用率。最后,为证明本文算法是解决本研究领域内问题的有效算法,利用合理的性能评估标准,采用生成随机DAG任务图的方式获取测试用例,共提出四种性能验证方案,在Simics模拟平台上对本文算法性能进行模拟实验测试,对实验数据进行对比分析。性能测试结果表明:本文提出的依赖任务调度算法有效地解决了现有算法中存在的关键任务得不到优先调度、调度结果局部最优等问题,提升系统性能。

关键词：多核处理器启发式算法任务调度策略依赖任务调度优先级列表

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云计算中依赖任务动态并行调度机制的研究

云计算中依赖任务动态并行调度机制的研究

作者：仇文娟大连理工大学

学位级别：硕士

现在云计算已经成为工业界和学术界研究的热点,并逐渐发展成为最有应用前景的商业计算模式之一。云计算依托于成熟的虚拟化技术,在分布式计算、网格计算的基础上发展而来,其目的是为用户提供可靠的、个性化的、有QoS保障的服务。而云环... 详细信息

现在云计算已经成为工业界和学术界研究的热点,并逐渐发展成为最有应用前景的商业计算模式之一。云计算依托于成熟的虚拟化技术,在分布式计算、网格计算的基础上发展而来,其目的是为用户提供可靠的、个性化的、有QoS保障的服务。而云环境中提供的服务多种多样,怎样根据用户的需求对服务进行调度执行,并保证服务质量是需要解决的重点问题之一云计算中大多数应用服务要分解成若干子任务后进行调度,分解后的子任务之间又具有不同程度的依赖关系。如何提高强耦合依赖任务调度的并行性、实时性和动态性,提高系统利用率,对有依赖关系的任务请求进行合理的调度与部署,成为当前分布式计算和云计算要解决的热点。而目前对于依赖任务调度问题,现有的各种算法通常基于不.同的模型假设。这些早期的调度模型中很多假设并不符合云环境的特点。并且大多数调度算法是基于古典的列表调度思想,难以根据系统资源的实时信息进行动态调度;忽略了依赖任务调度的并行性,使得系统资源不能得到充分利用,降低了系统利用率为了更好地解决云计算中的依赖任务调度问题,本文提出了一个适合云环境的依赖任务系统模型,允许计算节点的动态加入和退出,提高了系统的自组织性和可扩展性,更适合现实应用。然后基于这个模型构建了一个依赖任务动态并行调度机制TDDPS。首先介绍了调度机制的整体模型,其中包括依赖任务调度的问题描述和资源匹配,并且为了提高调度过程中资源匹配的速度,提出了基于多模式自动机的匹配方法;然后对动态并行调度机制进行了详细描述。该机制通过DAG入度为零的条件解耦合来动态地构建就绪任务集合,描述某个时刻可并行的任务;然后根据系统实时资源信息并行地进行分布式多目标协商调度,有效地提高了调度并行性;在任务分配时还考虑任务执行和任务间通信开销（E/C）,来决定是否用任务复制来代替部分数据传输,以减少通信开销。该调度机制可动态对多个任务进行并行分布式多目标协商调度,能较好的兼顾实时性、通信开销和负载均衡等性能指标,通过动态调度策略来提高系统的整体性能。

关键词：云计算依赖任务调度多模式匹配动态并行

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网格计算环境中的动态任务调度算法研究

网格计算环境中的动态任务调度算法研究

作者：孙玉涛云南师范大学

学位级别：硕士

网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。如何高效地使用网格资源即网格调度问题,随之成为研究的重点。任务调度是网格核心服务之一。它面临的问题是一个NP完全问题。因而以求近似最优解为目... 详细信息

网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。如何高效地使用网格资源即网格调度问题,随之成为研究的重点。任务调度是网格核心服务之一。它面临的问题是一个NP完全问题。因而以求近似最优解为目的的启发式算法自然就受到了极大的重视。到目前为止,人们提出了很多任务调度的启发式算法,如依赖任务调度算法、遗传算法、蚁群算法等。依赖任务调度算法对于部分网格系统的任务调度提供了一种解决方案,但对于有负载均衡要求的网格系统就无法进行。基于遗传算法网格任务调度,虽然相对其它方法来说很好地解决了网格负载平衡问题,但是到后期明显寻优速度减慢;基于蚁群算法的网格任务调度,兼顾负载均衡、计算代价、网络传输等参数,比较适合于网格计算环境的任务调度,但是在前期占用大量的运行时间,影响了整个算法效率。针对上述问题,通过对网格计算环境下任务调度算法的研究,本文得出以下三个主要结论:(1)提出基于优先级表的依赖任务调度算——DPTDGS算法。该算法在传统依赖任务调度算法基础上考虑资源负载均衡问题,引入优先级表方法,对子任务分配优先级值,将子任务调度到多个轻负载的资源上并行运行,充分利用空闲资源求解问题,缩短了任务完成时间,有利于提高系统吞吐率;另外考虑资源的动态性,将调度后无法预期执行的任务,采取重复调度策略,重新调度,增加了调度的灵活性和适应性。(2)提出融合遗传算法和蚁群算法的网格任务调度算法——GTDG3A算法。该算法利用遗传算法快速随机的群体性全局搜索能力和蚁群算法正反馈、高效收敛的优势寻求最优解或次优解。在任务调度中随着问题规模的不断增大,性能改进显著。该算法充分考虑计算结点负载均衡问题,使得各计算结点尽可能达到负载均衡。(3)对提出的算法进行算法分析并在GridSim环境下仿真实验。将DPTDGS算法与Min-min算法在三组不同用户数下的调度时间进行统计,统计结果显示DPTDGS算法具有较优的运行性能:将GTDG3A算法与GA算法、AA算法从调度时间和迭代次数两方面进行统计比较,比较结果显示GTDG3A算法在调度时间、迭代次数方面都有明显的改进。网格技术是近几年研究较为热门的一项技术,网格技术利用互联网把分散在不同地理位置的计算机组织成一个虚拟的超级计算机,未来互联网的发展方向是将网络中众多闲置的计算资源、存储资源以及科学仪器等可用资源充分合理的加以利用。本文围绕网格计算中的任务调度问题相关方面进行了全面的介绍。本文共分五章:网格技术概述、网格资源管理、网格任务调度、网格仿真以及网格有待进一步研究的问题。本文第一章介绍了网格技术目前发展现状,随着互联网的迅速发展,人们越来越迫切需要网格技术来解决目前面临的问题。第二章和三章重点介绍了网格环境下资源管理与任务调度方面的研究情况,作为网格计算核心技术之一的资源任务调度技术,越来越被人们重视,成为目前网格计算研究的热点之一。第四章主要对网格仿真做了详细介绍,网格仿真对于网格计算研究的初级阶段起着重要的作用,具有较高的指导意义;最后提出了网格计算目前存在亟待解决的问题。

关键词：网格计算任务调度优先级表依赖任务调度遗传算法蚁群算法 GridSim 网格计算任务调度调度算法资源管理网格仿真

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异构多核环境下的任务调度方法研究

异构多核环境下的任务调度方法研究

作者：刘侃侃杭州电子科技大学

学位级别：硕士

任务调度方法研究是计算机学科的基本课题之一。近年来,多核体系结构的出现,给这门学科带来了新的挑战。多核系统的任务调度问题是把若干个任务分配到一定数目的处理器上,使得任务完成时间最短。有效的任务调度方法将会大大提高多处理... 详细信息

任务调度方法研究是计算机学科的基本课题之一。近年来,多核体系结构的出现,给这门学科带来了新的挑战。多核系统的任务调度问题是把若干个任务分配到一定数目的处理器上,使得任务完成时间最短。有效的任务调度方法将会大大提高多处理器系统的计算能力,降低不必要的能耗。异构多核系统由于其处理器特性的不同,任务调度方法也尤为复杂。异构环境下的任务调度方法主要分为两个步骤:(一)将一个应用程序分割成若干个任务,生成应用模型,尽可能的获取任务间的并行性。(二)根据应用模型,采用一定任务调度算法,将任务分配到合适的处理器上。本文以独立任务和依赖任务为研究对象,对异构多处理器系统的任务调度方法进行深入的研究。通过对当前的独立任务调度算法和依赖任务调度算法的改进,获得更快的任务完成时间和较小的算法复杂度。主要工作体现在如下几个方面: (1)从任务模型和处理器模型两方面对应用模型进行介绍,对目前主要的任务分割方法、任务调度模型和处理器模型进行比较和分析。 (2)基于任务交互图任务模型(Task Precedence Graph,TPG),对现有的独立任务调度方法进行研究。针对Min-Min算法在处理器性能差别较大和短作业较多两种情况下,存在的任务完成时间过长及处理器负载不均问题,提出一种改进的Div-Sub算法。Div-Sub算法在分配任务之前,先观察当前每个处理器的负载,再把该任务分配给使当前所有任务的完成时间最小的处理器。仿真结果表明,相对于Min-Min算法,Div-Sub算法在任务完成时间上提升了7%左右,是一种高效的独立任务调度方法。 (3)基于有向无环图任务模型(Directed Acycling Graph,DAG),采用基于表结构的调度算法对现有的依赖任务调度方法进行研究。针对HEFT算法的两个不足,提出了一种改进的APS(Accurate Priority Scheduling)算法。第一个不足是HEFT算法的任务优先级的确定方式一次到位,无法对任务优先级进行调整。针对这个不足,APS算法根据已有的分配方案,对任务优先级进行二次估算,动态的反应任务优先级的变化。第二个不足是HEFT算法仅仅采用了一个参数对任务优先级进行估算,不够精确。针对这个不足,APS算法加入了一个新的优先级参数。仿真结果表明,APS算法在大多数情况下,任务完成时间都小于HEFT算法,在时间效率上提高了10%左右,是一种高效的依赖任务调度方法。

关键词：异构多核系统任务应用模型独立任务调度依赖任务调度