异构任务图的实现模型

任意异构程序映射到任意异松系统上执行,是并行程序计算最复杂的情况,为此提出了异构任务图的定义,它是异构程度直观和有效描述方法,还研究了异构任务图的实现模型,它是异构计算环境中软件和硬件的桥梁,分别给出了任务图的分簇算法、系统图的分簇算法和映射算法及应用实例,利用该模型可设计出可移植的并行程序,然后调度到可动态配置的异构计算机组织上运行。     

基于网格资源可用度的元任务映射算法

针对Min-Min启发式算法没有充分考虑网格的异构特性,导致资源负载不均衡的问题,提出一种基于资源可用度的启发式映射算法,在元任务与资源映射过程中,先计算资源对元任务的可用度,然后将元任务划分为优先映射与次优先映射两部分,再对这两组元任务分别应用经典Min-Min算法进行映射.采用仿真软件模拟网格异构环境,在元任务与资源一定的情况下,分别模拟这两种算法的元任务与资源的映射过程,得到这两种情况下的任务完成时间.实验结果表明,基于资源可用度的启发式算法在异构的网格环境中任务完成时间更短.     

冷冻电镜三维重构在CPU-GPU系统中的并行性

为了有效地发掘和利用异构系统在应用和体系结构上的并行性,以冷冻电镜三维重构为例展示如何利用应用程序潜在的并行性.通过分析重构计算所有的并行性,实现了将动态自适应的划分算法用于任务在异构系统上高效的分发.在曙光星云系统的部分节点系统(32节点)上评估并行化的程序性能.实验证明:多层次的并行化是CPU与GPU异构系统上开发并行性的有效模式;CPU-GPU混合程序在给定问题规模上相对单纯CPU程序获得2.4倍加速比.     

面向分组密码处理的可重构分簇式架构模型及其任务映射技术研究

提出了一种基于Crossbar互连的可重构分簇式分组密码处理模型RCCPA和面向RCCPA的任务映射方法.所建立的任务就绪列表避免了任务划分的死锁问题,通过开发分组密码组间并行及组内流水特性,提高了RCCPA架构的单元利用率和密码处理性能.在RCCPA架构上使用自动化映射方法适配了AES/DES/IDEA等密码算法,结果表明,该模型与方法有效提高了分组密码算法的处理性能.     

异构任务图在网格环境中的调度实现

并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题，网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图，为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计网格异构任务图描述语言GHDL，实现了网格任务请求的统一封装以及任务请求在异构环境下的计算机理解和识别。通过设计自适应调度策略库，为分布异构动态网格环境下的任务调度提供有效解决方案，实现了在考虑网格任务间优先约束与数据关联的同时，采取异构宿主机识别、异构客户端自动创建等方式开发利用环境异构性与任务异构性，采取实时网格状态信息采集与任务迁移屏蔽了资源动态性。异构任务图在网格环境中的调度效果由树生长的仿真实验进行了展示。     

基于应用特征的启发式可重构SoC任务分配

本文提出了一种基于应用特征的启发式任务分配方法,适用于对可重构SoC进行系统级任务划分。实验以可重构密码处理SoC为目标,对密码处理任务进行任务划分,实验结果验证了任务分配方法的有效性和实用性。     

一种基于顶点位置树的可重构软硬件迭代协同算法

可重构计算分时复用有限的面积资源,实现更多的任务硬件加速运行,同时也给传统的软硬件协同设计带来了新的挑战.为此设计了一种基于顶点位置树的迭代协同ICS-VPT算法针对离线型、集中共享式可重构计算平台,综合软硬件划分、硬件布局和任务调度,提升系统性能:首次提出顶点位置树的数据结构,以较小的存储空间快速查找布局位置;迭代协同算法根据数据依赖图分组任务,结合通信代价获取软/硬件任务的优先级,进行合理划分和调度.实验结果表明,ICS-VPT算法在高效管理可重构资源和灵活处理通信代价的同时,保持了较低的系统运行时间.     

一种基于任务竞争力的工作流调度算法

网格计算聚集了大量的异构分布式的计算或存储资源,为科学研究提供了一个高性能环境.然而,网格资源的异构性和自治性特征使得任务调度变得极其复杂.针对DAG表示的科学工作流调度问题,根据任务可用资源率确定任务调度的优先级,以任务竞争力刻画任务对资源的最佳匹配度,基于分层调度策略提出了一种基于任务竞争力的工作流调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于其他两个算法,具有更小的执行时间.     

支持组合设计的一种可重构计算系统任务模型

针对现有可重构模型的不足,提出一种面向任务的支持组合设计的可重构计算模型系统.以生产者-消费者数据类型显式描述任务间通讯关系,并形式化描述任务的设计和运行时特征,提供组合设计规则,能够自动生成合成任务的各项属性,方便了应用系统的构建和性能评估.基于该模型可进行快速设计空间搜索,寻找最佳的系统设计方案.最后给出该模型的两种不同应用示例.     

可重构系统中基于禁忌搜索算法的软硬件划分

根据可重构技术发展的趋势,提出了一种适用于可重构系统软硬件划分的策略.首先根据可重构系统结构给出一个系统模型及其任务描述,然后运用禁忌搜索算法,设计了一个系统级软/硬件的划分方法,其次再运用一个任务调度算法对划分结果进行评价.评价结果证明本文提出的划分是一种具有较高性能的划分.     

一种基于移动Agent的云端计算任务安全分割与分配算法

为了保障云端计算环境中任务的计算私密性,防止恶意节点或竞争对手窥探任务的内部逻辑及实现目标,提出一种新颖的基于移动Agent的云端计算安全任务分割与分配算法.算法同时考虑集群服务器节点和用户终端节点的计算能力与各自特点,将任务合理地切分为若干子任务,采用移动Agent来携带子任务的代码和数据部署到适当的任务执行节点上执行.结合实验原型系统对该算法进行性能分析,结果表明其可有效地保障执行子任务的终端节点,即使窥探到分配给它的代码和数据,甚至协同攻击系统,也无法了解该任务的整体执行逻辑和总体目标等.     

异构环境下基于任务交互图的调度算法

针对异构环境下任务图为TIG（task interaction graph）的问题，利用松弛标记法善于利用邻居属性处理大量约束的特点，提出一种任务调度算法．算法把任务看作目标对象，处理器单元看作待分配标记，根据对象间所有可能关系，逐渐排除不相关的处理器单元，选择计算和通信综合性能较好的处理器单元．在兼顾任务执行的计算和通信需求的情况下，能够合理分配资源、提高处理速度、缩短整个应用程序的执行时间．实验结果与用穷举法得出的最优结果比较显示，本算法能较理想地解决异构环境下基于任务交互图的调度问题．     

基于遗传模拟退火算法的任务分配与调度

网格将多种资源组织在一个统一的框架下,为各种复杂的计算任务提供资源。因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。结合遗传算法GA和模拟退火算法SA的优点,提出了一种全局遗传模拟退火算法GGSAA,并将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后给出了GGSAA算法的仿真结果。     

异构计算系统的表调度式任务映射与调度算法

研究了在异构计算系统（ＨＣＳ）中利用表调度式算法进行任务映射与调度．给出两种异构静态优先级表调度式任务映射算法（ＨＳＰ和ＧＨＳＰ）,以及一种异构动态优先级表调度式任务映射算法（ＢＨＤＰ）．实验结果表明,ＧＨＳＰ算法对于粗中粒度ＤＡＧ的调度效果稍好于ＨＳＰ算法,而ＢＨＤＰ算法对于粗粒度和细粒度ＤＡＧ的调度效果均明显优于ＨＳＰ和ＧＨＳＰ算法．     

动态可重构众核处理器仿真平台设计

针对众核处理器,提出了一种基于计算资源划分机制的动态可重构技术.该技术以虚拟计算群为核心,设计了基于硬件支持的动态可重构子网划分和动态可重构的Cache一致性协议以及动态在线的计算资源调度算法,并对系统级多核仿真平台Gem 5进行了扩展.同时,采用实际测试结果验证了众核处理器中动态可重构技术的有效性.结果表明,动态可重构技术可以提高众核处理器的资源利用率,实现动态可重构的Cache一致性协议以及单一矩形物理子网覆盖的子网划分机制.     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算策略

在异构边缘网络中,基站和边缘服务器的密集部署使系统功耗激增,为移动运营商带来了高额成本.同时,由于异构系统中任务的多样性和复杂性,高效的资源分配和任务迁移构成了严峻的挑战.针对上述问题,建立了服务器间的任务迁移和服务器睡眠模型,提出了一种面向异构边缘网络中服务器多睡眠模式的任务迁移算法.该算法先将问题按时隙划分为多个子问题并分别建模为混合整数非线性规划问题,再使用序列二次规划算法对每个子问题进行迁移决策求解,最后通过睡眠决策算法确定服务器的睡眠模式.仿真结果表示,所提算法不仅可以均衡边缘网络中非均匀分布的任务量,提高服务器资源的利用率,而且可以通过服务器多休眠状态显著降低系统能耗,提高系统性能.     

部分可重构系统布局的一种新算法

针对动态部分可重构系统的瓶颈,即布局算法必须在保证运行速度的基础上,尽可能增加可重构芯片利用率的问题,提出了一种布局算法KVIT(keeping the vertexes information of tasks).其核心思想是尝试将新到达的硬件任务放置在已布局硬件任务的顶点处,并通过对可重构芯片内部计算单元进行编码迅速判断新任务是否可放置在该顶点.该算法的时间复杂度为O(N),N是可重构系统中当前运行的硬件任务的数目.仿真实验结果表明,KVIT算法的布局质量与现有的O(N2)时间复杂度布局算法基本一致,而其执行速度则明显高于已有算法.