多核處理器映射關(guān)鍵技術(shù)研究——基于細(xì)粒度融合的任務(wù)劃分算法研究.pdf

1、隨著多核處理器技術(shù)的不斷發(fā)展，軟件人工并行化的代價(jià)越來越高。如何在有限的硬件資源上實(shí)現(xiàn)高性能的程序是擺在面前的一大難題。為了緩解這一問題，我們采用了自動(dòng)并行化的思路對(duì)程序的內(nèi)在并行性進(jìn)行挖掘，通過任務(wù)劃分得到可執(zhí)行的高性能程序。
　　多核任務(wù)劃分是一個(gè)NP-Hard問題，而且隨著自動(dòng)并行化工具對(duì)原串行程序（例如C程序）進(jìn)行深層次的并行性挖掘時(shí)，因此必然產(chǎn)生細(xì)粒度的任務(wù)依賴圖。而且隨著任務(wù)粒度的減小，對(duì)后續(xù)算法的要求越來越高。

2、>　　聚類分析是一種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，而任務(wù)劃分本身也缺乏足夠的先驗(yàn)信息，而目標(biāo)都是將對(duì)象進(jìn)行歸類，因此兩者有著天然的相似性。本文通過分析和設(shè)計(jì)，將聚類的思想應(yīng)用到了任務(wù)劃分中，并且在設(shè)計(jì)的過程中重新考慮了任務(wù)粒度的定義、任務(wù)距離函數(shù)、聚類的過程，量化了各個(gè)性能指標(biāo)，將任務(wù)圖進(jìn)行特定的數(shù)據(jù)化表示，實(shí)現(xiàn)了對(duì)任務(wù)圖的有效劃分，并且能夠輸出聚類后的直觀結(jié)果，各個(gè)性能指標(biāo)。本論文將這些工作集成到一個(gè)軟件工具中。試驗(yàn)表明:本論文工作能夠獲得較