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文檔簡介
1、隨著多核處理器的產(chǎn)生和應(yīng)用,如何提升其運(yùn)行效率和并行性能倍受國內(nèi)外各大硬件廠商和專家學(xué)者的關(guān)注。系統(tǒng)性能并不能僅僅依靠硬件平臺(tái)的技術(shù)進(jìn)步而提升,硬件平臺(tái)還需要與其搭配的優(yōu)化軟件才能充分發(fā)揮出技術(shù)進(jìn)步帶來的優(yōu)良性能。因此,多核平臺(tái)上的任務(wù)調(diào)度問題已經(jīng)成為高性能、高并行處理器研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。鑒于多核處理器平臺(tái)的優(yōu)良性能和發(fā)展前景,為進(jìn)一步提升其實(shí)際應(yīng)用性能,本文對(duì)異構(gòu)平臺(tái)上的依賴任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)一種適合其硬件平臺(tái)且性能優(yōu)良
2、的依賴任務(wù)調(diào)度算法,同時(shí)該算法還具備較好的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性,能夠充分發(fā)揮出異構(gòu)并行系統(tǒng)的性能優(yōu)勢并縮短全部任務(wù)執(zhí)行完成時(shí)間,提升多核系統(tǒng)的運(yùn)行效率。
本文通過對(duì)多核處理器任務(wù)調(diào)度及其現(xiàn)有算法進(jìn)行分析,針對(duì)現(xiàn)有多核系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法存在的不足,借鑒粒子群優(yōu)化算法的思想,并對(duì)其改進(jìn)優(yōu)化,進(jìn)而提出一種運(yùn)行于異構(gòu)多核處理器平臺(tái)上的依賴任務(wù)調(diào)度算法。該算法采用粒子群算法隨機(jī)并行搜索的思想,在粒子空間內(nèi)搜索任務(wù)調(diào)度問題的最佳方案,并采用混沌
3、理論進(jìn)行粒子群初始化和局部搜索,改善了算法的局部搜索性能。根據(jù)異構(gòu)多核系統(tǒng)依賴任務(wù)調(diào)度的特點(diǎn),設(shè)計(jì)新的粒子編碼、解碼方案和更新準(zhǔn)則,按照雙啟發(fā)式優(yōu)先級(jí)規(guī)則將不可行調(diào)度解轉(zhuǎn)換為較優(yōu)的可行解,同時(shí)融入自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略的多鄰域搜索進(jìn)一步提升算法的搜索速度和局部細(xì)搜索精度。該算法能夠在短時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)的任務(wù)調(diào)度方案,減少全部任務(wù)執(zhí)行完成時(shí)間,提升異構(gòu)多核處理器的并行性能。
為了證明該算法在異構(gòu)系統(tǒng)依賴任務(wù)調(diào)度問題上的適用性和高效性,實(shí)驗(yàn)
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