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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)和社會的發(fā)展,大規(guī)模并行計算在科學(xué)計算和人們的生活中起著越來越重要的作用,其中集群技術(shù)以其較低的投入和高效的計算能力尤其受到研究者的青睞。近年來,國內(nèi)外的專家學(xué)者對集群技術(shù)的研究越來越廣泛和深入,與此同時,隨著Linux操作系統(tǒng)的不斷成熟和完善,其健壯性日益增強(qiáng)。Linux不僅提供眾多的GNU軟件和標(biāo)準(zhǔn)化的.PVM、MPI消息傳遞機(jī)制,還為普通PC機(jī)提供了對高性能網(wǎng)絡(luò)的支持,這些都有力地推動了基于Linux集群系統(tǒng)的發(fā)展。
2、 在并行計算領(lǐng)域,PVM是被大家廣泛接收和認(rèn)可的并行編程環(huán)境,與其它并行編程環(huán)境相比,PVM具有高可移植性和支持異構(gòu)計算環(huán)境等優(yōu)勢。然而,由于PVM系統(tǒng)自帶的任務(wù)調(diào)度策略不考慮各節(jié)點(diǎn)的實(shí)際計算資源使用情況,只是簡單地在節(jié)點(diǎn)中使用輪詢法(Round Robin)分配任務(wù),所以它在異構(gòu)計算環(huán)境下的表現(xiàn)不盡如人意,無法充分發(fā)揮整個集群系統(tǒng)的性能。因此,如何選擇合適的任務(wù)調(diào)度算法來提高PVM系統(tǒng)的并行計算速度就成為了PVM系統(tǒng)改進(jìn)的一個重
3、要方面。 本文在詳細(xì)分析PVM系統(tǒng)調(diào)度機(jī)制的基礎(chǔ)上,提出了以節(jié)點(diǎn)可利用計算能力作為任務(wù)調(diào)度的依據(jù),采用組合預(yù)測的方法對集群中節(jié)點(diǎn)的資源利用率進(jìn)行預(yù)測,并且采用本文提出的改進(jìn)加權(quán)輪詢算法,在Linux平臺上設(shè)計并且實(shí)現(xiàn)一個調(diào)度模塊來對PVM應(yīng)用程序派生的任務(wù)進(jìn)行動態(tài)負(fù)載均衡。該調(diào)度模塊采用了集中調(diào)度方式,在主控機(jī)上以函數(shù)庫的形式添加新的PVM函數(shù)接口,從而很好地保護(hù)了用戶資源,使得已有的PVM程序可以方便地移植使用。通過實(shí)測,該并
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