检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2021年第7期47卷 212-217页

作者：梁秋玲张向利张红梅闫坤桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004

关联任务在多核处理器上并行调度所产生的通信时延,会对任务调度长度和处理器利用率造成负面影响,为了改善多核系统对关联任务的处理性能,针对关联任务在多核处理器上的调度特点,提出一种并行感知调度算法。计算各任务与终点间的最长路... 详细信息

关联任务在多核处理器上并行调度所产生的通信时延,会对任务调度长度和处理器利用率造成负面影响,为了改善多核系统对关联任务的处理性能,针对关联任务在多核处理器上的调度特点,提出一种并行感知调度算法。计算各任务与终点间的最长路径值,按照该值的降序来分配任务调度次序,在分配处理器内核时兼顾关联度和任务最早可执行时间,设置最佳匹配评价函数。实验结果表明,与busHEFT和DTSV算法相比,该算法具有更短的任务调度时延、更少的通信量以及更高的处理器利用率。

关键词：多核系统总线关联任务通信时延任务调度

网格环境下基于QoS需求的关联任务调度算法

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计算机应用研究 2008年第2期25卷 350-354页

作者：姜黎立蒋昌俊袁禄来同济大学计算机科学与工程系上海201804

首先描述QoS调度问题,建立QoS需求模型;然后通过分析任务的依赖性,提出时间花费、资源价格和可靠性三种QoS参数的映射机制;最后针对网格环境的新特征,提出一种以优化用户效用为目标,基于QoS的关联任务调度算法(QBDTS_UO)。仿真实验结果... 详细信息

首先描述QoS调度问题,建立QoS需求模型;然后通过分析任务的依赖性,提出时间花费、资源价格和可靠性三种QoS参数的映射机制;最后针对网格环境的新特征,提出一种以优化用户效用为目标,基于QoS的关联任务调度算法(QBDTS_UO)。仿真实验结果表明,该算法能以较小的时间花费为代价,有效满足用户的QoS需求,并能大大提高网格资源的使用率。

关键词：网格计算任务调度服务质量关联任务

一种基于DAG图划分的网格关联任务调度算法

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小型微型计算机系统 2012年第5期33卷 971-975页

作者：张千牛伟伟邢常振梁鸿中国石油大学计算机与通信工程学院山东青岛266555

网格计算中的大型应用程序往往被分解为多个关联任务.对于这类应用,任务间的依赖是一个不可忽略的因素.传统算法只能将其视为元任务来考虑,限制了对任务粒度的进一步划分,从而大大降低了任务调度的性能.本文提出一种基于DAG图划分的关... 详细信息

网格计算中的大型应用程序往往被分解为多个关联任务.对于这类应用,任务间的依赖是一个不可忽略的因素.传统算法只能将其视为元任务来考虑,限制了对任务粒度的进一步划分,从而大大降低了任务调度的性能.本文提出一种基于DAG图划分的关联任务调度算法.它优先调度关键路径上的任务,同时利用任务复制的方法充分利用资源上的时间碎片,保证依赖关系及时得到满足.仿真结果表明,对于网格环境下的大规模关联任务,该算法有效地提高了作业执行速度和资源使用效率.

关键词：网格关联任务任务调度 DAG

网格环境下一种基于T-RAG图的关联任务迁移算法

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微电子学与计算机 2010年第8期27卷 57-60,65页

作者：张千刘昶中国石油大学计算机与通信工程学院山东东营257062

网格计算中的大型应用程序往往被分解为多个关联任务.关联任务提交到网格环境后,由于网格环境的异构性和不确定性,当任务执行发生异常时,需要对该任务实施迁移.通过分析任务的迁移代价,以Total-Copy算法为基础提出了基于T-RAG图的关联... 详细信息

网格计算中的大型应用程序往往被分解为多个关联任务.关联任务提交到网格环境后,由于网格环境的异构性和不确定性,当任务执行发生异常时,需要对该任务实施迁移.通过分析任务的迁移代价,以Total-Copy算法为基础提出了基于T-RAG图的关联任务迁移算法.实验结果表明,对于大规模的关联任务,该算法具有较高的协调性能,并且提高了关联任务的执行效率.

关键词：进程迁移关联任务网格

云边端多层协同框架下关联任务卸载优化策略研究

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云边端多层协同框架下关联任务卸载优化策略研究

作者：何蔚哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展,“万物互联”成为未来世界的一个愿景,智能移动终端和各类物联网设备数量也迎来了爆发式增长,业务形态越来越多样化,对通信和计算资源的需求也越来越高。例如,车联网、VR/AR等应用对网络带宽、运算量、时延都有... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,“万物互联”成为未来世界的一个愿景,智能移动终端和各类物联网设备数量也迎来了爆发式增长,业务形态越来越多样化,对通信和计算资源的需求也越来越高。例如,车联网、VR/AR等应用对网络带宽、运算量、时延都有较高要求。然而,传统将所有数据传递给云服务器处理的“云计算”模式可能会导致网络负载和云服务器负载过大,也无法满足一些距离较远的终端应用的低时延要求。因此,研究者近年来提出了一种全新的“边缘计算”模式,并在以5G为代表的新一代移动通信网络中得到了广泛应用。边缘计算通过将一些原本在云端的资源,部署在更接近用户的网络边缘侧(如基站和移动设备),从而将原来卸载给云服务器的计算任务或资源请求的过程部分或全部迁移到边缘服务器,可以极大地降低云服务器与网络负载,并保证任务处理的实时性和安全性。在边缘计算场景中,如何对云端、边缘端和移动端的多层资源进行协同调度,如何对不同应用进行任务切分与建模从而实现灵活的跨层卸载,这两个关键问题是目前研究中的热点和难点,同时也是本课题主要关注的研究内容。针对第一个关键问题,本课题构建了一个由移动设备、边缘服务器和云服务器组成的多层资源协同调度框架。其中,移动设备之间可以通过D2D链路共享有限的设备资源,也可以通过基站的蜂窝链路使用边缘服务器或云服务器资源,边缘服务器之间也可以通过基站之间的光纤链路共享资源。通过以上框架,整合了不同层级设备的海量异构计算资源,可有效提升资源的使用效率。针对第二个关键问题,本课题构建了一个基于有向无环图的关联任务分割模型,该模型将每个应用建模成由多个子任务相互关联的图,并单独决策每个子任务的卸载策略,从而提高任务的执行成功率。基于上述多层资源协同调度框架与关联任务模型,本课题首先研究了连续时间场景下的任务卸载优化问题。在该场景中,每个子任务可在任意时刻发起卸载,因此任务卸载时间是一个连续变量。我们根据一段连续时间内不同设备之间的通信能力和计算能力,对任务的完成时间及处理能耗进行了详细建模,最终构建并求解了一个最大化系统收益的连续优化问题。其次,考虑到如今很多系统都采用了基于划分时间片的离散计算模式,本课题进一步研究了离散时间场景下的任务卸载优化问题。在该场景中,整个时间段被划分为多个等长的时隙,并以时隙为最小单位进行资源调度,即每个子任务只能在每个时隙的开始位置发起卸载,因此任务卸载时间可看成是一个离散变量。我们根据每个时隙内不同设备之间的通信能力和计算能力,对任务完成的时隙及处理能耗进行了详细建模,最终构建并求解了一个最大化系统收益的离散优化问题。仿真结果显示,本课题提出的多层协同调度框架和关联任务模型在任务执行成功率和系统收益方面都要优于现有文献,可以提高任务成功率7.5%～10.8%,提升系统收益20.8%～64%。综上所述,本文主要研究了端-边-云多层资源协同调度框架下的关联任务卸载策略优化问题,针对连续和离散两种时间场景分别构建了连续和离散优化问题,并设计了迭代算法进行求解,为移动边缘计算中任务卸载研究提供了理论和数据支撑。

关键词：边缘计算关联任务任务卸载优化调度

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基于多核处理器下的关联任务调度算法研究

基于多核处理器下的关联任务调度算法研究

作者：梁秋玲桂林电子科技大学

学位级别：硕士

多核处理器有效提高了任务调度的并行性,但核间通信开销也成为影响系统运算性能的主要因素。当具有数据关联性的任务在多核处理器上并行调度时,需要通过核间通信网络传输相关联数据,期间产生的通信开销对系统调度性能造成负面影响。目前... 详细信息

多核处理器有效提高了任务调度的并行性,但核间通信开销也成为影响系统运算性能的主要因素。当具有数据关联性的任务在多核处理器上并行调度时,需要通过核间通信网络传输相关联数据,期间产生的通信开销对系统调度性能造成负面影响。目前,多核处理器任务调度研究中所面临的挑战是如何协同调度计算任务和通信任务,优化调度性能。由于通信任务调度与核间通信网络架构紧密相关,因此本文针对关联任务在总线架构多核处理器和全连接架构多核处理器的调度问题展开研究。基于关联任务在总线架构多核处理器的调度特征,本文提出一种关联任务调度优化算法。在算法设计中,考虑通信任务影响,提出一种任务调度优先级分配方法,并根据任务在内核的最早完成时间和关联度,提出一种任务与执行内核的最佳匹配函数,根据评价函数值选择处理内核,以避免任务并行调度产生大量核间通信开销。基于关联任务在全连接架构多核处理器的调度特征,本文改进现有调度算法使其能够在全连接架构多核处理器中进行关联任务调度。另外,针对具有时间限制的关联任务,本文提出一种调度算法,通过计算任务在各个内核的截止时间,在不超出截止时间前提下,尽量将任务分配在同一内核,以减少核间通信开销。本文实验通过任务调度长度、处理器利用率、产生通信量、激活核数、任务接受率等方面评价算法的性能。实验结果表明,本文针对不同通信架构系统所提出的关联任务调度算法能有效降低核间通信开销,优化系统调度性能。

关键词：总线全连接多核系统关联任务通信开销

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移动边缘计算中关联任务的卸载策略研究

移动边缘计算中关联任务的卸载策略研究

作者：路静哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着移动终端设备数量的增长和人工智能技术的发展,移动设备对运行实时应用(如人脸识别、AR/VR)的需求大幅增加。然而,资源有限的移动设备通常无法承载此种计算密集、时延敏感的应用,导致用户体验的下降。如果采用传统的云计算解决方案... 详细信息

随着移动终端设备数量的增长和人工智能技术的发展,移动设备对运行实时应用(如人脸识别、AR/VR)的需求大幅增加。然而,资源有限的移动设备通常无法承载此种计算密集、时延敏感的应用,导致用户体验的下降。如果采用传统的云计算解决方案,也存在传输延迟过长、流量拥塞,大量数据处理成本和通信成本高的问题。在此背景下,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将计算基础设施从远程云数据中心推向边缘设备,为满足移动设备实时应用的需求提供了新方案。通过移动边缘计算,移动用户可以将计算任务卸载到附近的边缘服务器(部署在基站或接入点)执行,缩短任务完成耗时的同时,减少移动设备的耗能,提升服务的质量。本文针对移动边缘计算中关联任务的卸载调度策略进行了研究,目标是通过优化关联任务的卸载和调度决策来节省移动端能耗,提升用户体验。本文主要研究了多用户-多边缘服务器场景下关联任务卸载与调度的全局优化问题和分布式博弈问题。根据任务对资源的不同占用方式(连续占用或离散轮询占用),分别考虑了时间连续和离散两个场景,对关联任务的卸载和调度进行了建模,构建了以移动端能耗最小化为目标的全局优化问题,并分析证明该问题是一个NPHard的非线性规划问题。继而通过对该问题的转化与重构,得到了一个等价的线性规划问题,从而可以利用常规算法寻找到最优的任务卸载与调度策略。最后对所得的最优策略做了系列数值仿真,验证了关联任务卸载策略相较于本地执行与0-1卸载策略,可以显著提升系统的性能。在上述全局优化问题中,没有考虑到用户的自私性及其对资源的竞争性。因此,本文进一步考虑了真实世界中用户的自私性和竞争性,利用博弈论来分析和解决了相应的问题。具体地说,在连续和离散时间的网络模型下,分别提出了分布式的用户独立决策模式,构建了多用户任务卸载博弈模型,并分析了博弈的均衡。通过仿真,演示了两个网络模型中各用户的行为,发现离散时间模型相对于连续时间模型更能实现用户间的公平性;并将博弈均衡解与集中式的全局优化问题最优解进行了对比,发现系统的去中心化会带来少量的性能损失。综上所述,本文主要研究了在多用户多MEC服务器场景下,关联任务卸载的全局优化问题与多用户博弈问题,并求得了全局优化问题的最优解、研究了多用户博弈的均衡,为边缘计算中任务卸载与调度的后续研究提供了理论支撑。

关键词：边缘计算关联任务任务卸载任务调度