異構(gòu)CMP動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、伴隨著國內(nèi)外相關(guān)研究機(jī)構(gòu)對(duì)高性能計(jì)算領(lǐng)域關(guān)注度的增強(qiáng)，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?fàn)顩r和趨勢，多核處理器應(yīng)運(yùn)而生，并成為當(dāng)前最為流行的處理器。同時(shí)，圍繞著多核處理器任務(wù)調(diào)度算法的研究工作也如火如荼地展開，并形成靜態(tài)任務(wù)調(diào)度和動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度兩類調(diào)度算法。由于靜態(tài)任務(wù)調(diào)度算法無法實(shí)時(shí)地、動(dòng)態(tài)地根據(jù)處理器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，不能適用于日益多樣化的應(yīng)

2、用，所以動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度成為多處理器任務(wù)調(diào)度研究的重點(diǎn)。
　　在常見的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度算法分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，針對(duì)其任務(wù)初次分配的隨機(jī)性和忽略任務(wù)間通信開銷等缺點(diǎn)和不足，本文提出基于異構(gòu)多核處理器依賴任務(wù)的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。該算法采用基于集中式任務(wù)調(diào)度模式的任務(wù)調(diào)度機(jī)制，使用全局任務(wù)隊(duì)列和本地任務(wù)隊(duì)列作為任務(wù)調(diào)度結(jié)構(gòu)，并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)任務(wù)調(diào)度器，同時(shí)將任務(wù)調(diào)度過程分為任務(wù)分配階段和任務(wù)執(zhí)行階段。任務(wù)分配階段，主處理器首先掃描全局任務(wù)隊(duì)列，判斷全

3、局隊(duì)列中的任務(wù)是否可調(diào)度并構(gòu)建可調(diào)度任務(wù)列表。同時(shí)，采用離線分析技術(shù)獲取任務(wù)計(jì)算屬性，統(tǒng)計(jì)后繼任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間并引入到可調(diào)度任務(wù)的期望值計(jì)算中，將任務(wù)計(jì)算開銷計(jì)入處理器任務(wù)執(zhí)行代價(jià)值中。然后，利用期望值和執(zhí)行代價(jià)計(jì)算可調(diào)度任務(wù)的調(diào)度概率，并以調(diào)度概率值的大小為調(diào)度準(zhǔn)則選擇協(xié)處理器。最后，在滿足本地任務(wù)調(diào)度長度的情況下實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配。任務(wù)執(zhí)行階段，針對(duì)任務(wù)掛起導(dǎo)致的處理器空等待現(xiàn)象，在滿足提前任務(wù)最早開始執(zhí)行時(shí)間的前提下，本文算法借鑒任務(wù)復(fù)制

4、思想將不在同一個(gè)協(xié)處理器的前驅(qū)任務(wù)進(jìn)行復(fù)制。為保證多處理器系統(tǒng)在下次任務(wù)分配前能夠維持負(fù)載均衡狀態(tài)，當(dāng)處理器發(fā)出請(qǐng)求任務(wù)調(diào)度時(shí)，本文算法采用任務(wù)遷移技術(shù)實(shí)現(xiàn)多核處理器系統(tǒng)的負(fù)載再均衡。
　　最后，為證明新算法在解決依賴任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的有效性，本文采用公平合理性能評(píng)估參數(shù)，使用TGFF隨機(jī)任務(wù)圖生成器獲取測試案例，設(shè)計(jì)四種測試方案，在Simics仿真平臺(tái)對(duì)新算法性能進(jìn)行模擬測試，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出