異構CMP動態(tài)任務調度算法研究.pdf

1、伴隨著國內外相關研究機構對高性能計算領域關注度的增強，處理器主頻和芯片集成度得到極大地提升。目前，由于芯片面積的限制以及集成度逐漸接近上限，處理器性能的提升遭遇瓶頸。鑒于處理器的發(fā)展狀況和趨勢，多核處理器應運而生，并成為當前最為流行的處理器。同時，圍繞著多核處理器任務調度算法的研究工作也如火如荼地展開，并形成靜態(tài)任務調度和動態(tài)任務調度兩類調度算法。由于靜態(tài)任務調度算法無法實時地、動態(tài)地根據處理器運行狀態(tài)進行調整，不能適用于日益多樣化的應

2、用，所以動態(tài)任務調度成為多處理器任務調度研究的重點。
　　在常見的動態(tài)任務調度算法分析結果的基礎上，針對其任務初次分配的隨機性和忽略任務間通信開銷等缺點和不足，本文提出基于異構多核處理器依賴任務的動態(tài)調度算法。該算法采用基于集中式任務調度模式的任務調度機制，使用全局任務隊列和本地任務隊列作為任務調度結構，并以此為基礎設計任務調度器，同時將任務調度過程分為任務分配階段和任務執(zhí)行階段。任務分配階段，主處理器首先掃描全局任務隊列，判斷全

3、局隊列中的任務是否可調度并構建可調度任務列表。同時，采用離線分析技術獲取任務計算屬性，統(tǒng)計后繼任務的執(zhí)行時間并引入到可調度任務的期望值計算中，將任務計算開銷計入處理器任務執(zhí)行代價值中。然后，利用期望值和執(zhí)行代價計算可調度任務的調度概率，并以調度概率值的大小為調度準則選擇協處理器。最后，在滿足本地任務調度長度的情況下實現任務分配。任務執(zhí)行階段，針對任務掛起導致的處理器空等待現象，在滿足提前任務最早開始執(zhí)行時間的前提下，本文算法借鑒任務復制

4、思想將不在同一個協處理器的前驅任務進行復制。為保證多處理器系統(tǒng)在下次任務分配前能夠維持負載均衡狀態(tài)，當處理器發(fā)出請求任務調度時，本文算法采用任務遷移技術實現多核處理器系統(tǒng)的負載再均衡。
　　最后，為證明新算法在解決依賴任務動態(tài)調度問題的有效性，本文采用公平合理性能評估參數，使用TGFF隨機任務圖生成器獲取測試案例，設計四種測試方案，在Simics仿真平臺對新算法性能進行模擬測試，并對實驗結果進行統(tǒng)計對比分析。實驗結果表明：本文提出