网格中数据并行流水线的任务指派优化

为了缩短网格中数据并行流水线在吞吐率受限下的延迟,提出了一种优化任务指派的算法.在一个流水线中,每个任务都可以是一个数据并行程序.当多个任务被指派到同一个并行系统时,假设每个任务排他地使用一组处理机.根据优化目的,优化过程可分成连续的两个阶段,即提高吞吐率和缩短吞吐率受限下的延迟.对不同的优化阶段,用不同的启发式算法确定一个并行系统中每个任务的处理机数.改派任一任务都会使流水线的性能发生变化,性能提高的幅度被称为任务优先级.通过重复改派优先级最高的任务,流水线的性能可迅速提高,这在仿真实验中已得到了证实.     

网格中数据并行流水线的任务指派优化

为缩短网格中数据并行流水线在吞吐率受限下的延迟,提出了一种优化任务指派的算法.在一个流水线中,每个任务都可以是一个数据并行程序.当多个任务被指派到同一个并行系统时,假设每个任务排它地使用一组处理机.     

满足吞吐约束与资源节约的任务流调度方法

根据实时信号处理应用中嵌入式计算硬件的资源受限特点,提出一种新的适合计算任务流的实时任务调度算法,以满足吞吐率为调度约束条件、以最小化流水线时延为调度目标并兼顾资源节约原则.算法为两层结构,首先采用任务插入策略得到满足吞吐率约束的中间结果;再通过基于任务复制的优化调度,分析了影响调度长度的关键任务并按照所定义的优先级构造关键边的决策树以确定需复制的关键父任务,充分利用了处理器的空闲时间片以减少时延.另外还设计了检测任务复制后出现的冗余处理器的方法.通过随机任务图仿真分析,说明该算法能以较小的处理器使用量获得满足吞吐率约束的调度结果.     

一个多功能流水冲突优化调度算法

在对多功能流水冲突问题进行分析的基础上,给出了用时段间隔矩阵表示流水线冲突状态的方法,分别计算出每种调度法的平均间隔时段数,找出其中的最小者,实现了流水线各后继任务流入流水线所用间隔的最佳调度.此调度策略,使流水线的吞吐率达到最高,且方法简便明确,易于计算机实现.文章同时给出了实现多功能流水线冲突的优化调度算法.     

一种基于改进动态规划思路的众核软件映射算法

众核软件映射到处理器核心上,形成流水线执行,有利于挖掘软件任务模块的并行性,提高系统吞吐率.提出了一种基于改进的动态规划思路的软件映射算法,算法通过将图划分问题近似分解为多个子问题,通过寻求每个子问题的最优解进而获得全局最优解.动态规划思路的改进主要体现在实时更新可选任务节点和动态调整子图期望负载两方面,这有利于划分后的各子图负载更均衡.实验结果表明,算法在提高系统吞吐率方面均优于现有相关算法.     

一种基于改进的动态规划思路的众核软件映射算法

众核软件映射到处理器核心上,形成流水线执行,有利于挖掘软件任务模块的并行性,提高系统吞吐率.提出了一种基于改进的动态规划思路的软件映射算法,算法通过将图划分问题近似分解为多个子问题,通过寻求每个子问题的最优解进而获得全局最优解.动态规划思路的改进主要体现在实时更新可选任务节点和动态调整子图期望负载两方面,这有利于划分后的各子图负载更均衡.实验结果表明,算法在提高系统吞吐率方面均优于现有相关算法.     

云环境下高效的车载多媒体任务调度架构

针对多媒体因资源成本、快速服务响应时间和体验质量严重影响车载通信性能等问题,提出一种云环境下基于动态优先级的高效车载多媒体任务调度算法.该算法利用基于动态优先级的车载多媒体作业队列(Job Queue,JQ)处理任何请求的优先级,以确保向不同优先级的不同多媒体终端用户及时发送响应,根据工作负载动态分配给每个计算服务器的计算资源,以便根据多媒体用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的要求来处理多媒体任务.实验结果表明,该算法在体验质量、服务响应时间和资源成本等方面均有明显改善.     

有桩自行车共享系统吞吐率的近似模型及算法

通过探讨用户需求和骑行时间不确定的有桩自行车共享系统(docked bike-sharing system, DBSS)建立吞吐率的近似模型及算法。一个具有固定自行车数量的DBSS可视为封闭的排队网络,每个站点都是有限的M/M/1队列,由此建立了DBSS吞吐率的近似模型及其算法。该算法不仅能够计算道路上期望的自行车数量、骑行时间、车站的期望库存及停留时间,还能计算最优自行车投放量,即吞吐率最大值对应的最小的自行车投放量。同时,给出了给定用户需求、路由矩阵和车桩分配下站点自行车集聚与空缺的判断方法。将该近似算法在真实的DBSS中进行了应用。结果表明,随着自行车投放量的增加,系统吞吐率呈阶梯形递增但存在上限;自行车投放量一旦超过最优数量将产生闲置,并且自行车集聚与空缺站点分布也将固定。     

一种支持多级关键度任务的容错实时调度算法

针对当前对支持多关键度的实时系统没有涉及容错功能的研究情况,本文提出了支持多级关键度任务的容错实时系统模型,通过对模型中任务出错后关键度任务集合的响应时间分析,提出了新的算法,我们称之为补任务启动及容错优先级确定算法,算法假设在运行该算法的时刻开始系统不会再次出错,基于这个假设计算每个任务的响应时间,从而决定要不要启动出错任务的补任务以及容错优先级如何分配.该算法在保证系统的容错能力的同时提高了任务的完成率,使系统吞吐量损失最小,从而提高系统的可靠性.最后经过实例对该算法进行验证.     

网格计算中基于任务优先级的负载均衡算法

任务调度是网格计算研究的核心问题之一,任务调度策略的好坏将直接影响网格系统的性能.在对已有启发式任务调度算法进行分析比较基础上,针对于网格计算中的高吞吐率应用的任务调度问题,提出了一种综合考虑资源节点性能度量和任务优先级的负载均衡的启发式任务调度算法.进行了仿真实验,在任务完成时间和系统吞吐率二个方面与传统的Min-min算法、Max-min算法和Sufferage算法进行比较.仿真结果表明该算法不但可以减小任务总的完成时间,而且可以提高系统的吞吐率,更适用于高吞吐率应用任务调度问题的解决.     

网格环境下的静态启发式任务调度算法

针对网格环境中,任务调度的目标系统通常为任意连接的网络,程序大多数为密集型的并行分布式应用程序,提出了一个新的基于复制的启发式任务调度算法,该算法减少了任务在执行过程中重复查找最佳处理器的时间花费,可以同时执行多个应用程序,缩短了应用程序总的执行时间,并且平衡了处理器间的负载。实验结果表明:该算法能很好地符合网格的复杂环境,也能够更好地满足不同用户的实际需要。     

树型网格下独立任务的实用调度算法

讨论在节点计算能力和网络通信速度异构的树型网格下独立任务的调度问题。与最小化任务总执行时间不同（该问题被证明是NP难题[1]）,本文修正[2]中为树型网格平台任务调度问题建立的整数线性规划模型,针对多层树通过线性规划模型求解最优任务分配数的时间复杂性大（ ）的问题,引入推拉方法,将多层树线性规划求解归结为单层树求解,复杂性降低为 ,其中 ,m为树的层数, 为第j层中节点的数目最多的节点的子节点数。基于求出的近似最优任务分配数,提出一个静态分布式的启发式任务调度算法。分析和实验表明,在异构的树型网格下做大量的独立任务调度时,算法性能优于同类算法。 关键词: 任务调度; 网格计算; 线性规划; 最优任务分配; 分布式任务调度算法;     

分布多跳式网络吞吐量优化的并行性研究

传统的分布多跳式网络吞吐量的优化方法并不能满足用户高移动性、高数据速率的要求.为了提高分布多跳式网络吞吐量的优化性能,提出并实现了分布多跳式网络吞吐量的分布式并行优化算法.首先将分布多跳式网络等效成M/M/m级联排队系统,并用流水线技术实现了优化算法.然后研究了用户移动速度和网络环境对吞吐量的影响,并以此得出一般的近似最优的分布式算法.最后分析了多用户之间的干扰问题对网络吞吐量的影响.仿真结果表明,并行优化算法可以提高分布多跳式网络的吞吐量和降低通信时延;理论分析结果也说明了在某些情况下可将干扰看作高斯噪声.     

An optimizing algorithm of static task scheduling problem based on hybrid genetic algorithm

To reduce resources consumption of parallel computation system,a static task scheduling optimization method based on hybrid genetic algorithm is proposed and validated,which can shorten the scheduling length of parallel tasks with precedence constraints.Firstly,the global optimal model and constraints are created to demonstrate the static task scheduling problem in heterogeneous distributed computing systems(HeDCSs).Secondly,the genetic population is coded with matrix and used to search the total available time span of the processors,and then the simulated annealing algorithm is introduced to improve the convergence speed and overcome the problem of easily falling into local minimum point,which exists in the traditional genetic algorithm.Finally,compared to other existed scheduling algorithms such as dynamic level scheduling(DLS),heterogeneous earliest finish time(HEFT),and longest dynamic critical path(LDCP),the proposed approach does not merely decrease tasks schedule length,but also achieves the maximal resource utilization of parallel computation system by extensive experiments.     

基于双线性对的无证书并行多重签名方案

针对目前无证书多重签名方案在计算效率、通信成本和安全性等方面存在的问题,提出一种基于双线性对的无证书多重签名方案,并模拟3种不同类型的攻击者,分析新签名算法的不可伪造性.该方法基于无证书短签名的思想,构造签名长度较短的并行多重签名方案.仿真实验表明,与目前已有的方案相比,新方案降低了签名的通信成本和计算量,因此更适合于资源受限的网络环境.     

可扩展路由器并行路由计算模型

分布式控制平面的并行路由计算性能是制约可扩展路由器大规模扩展的关键因素。根据反压理论建立了分布式控制平面并行路由计算模型,利用控制单元的队列长度信息判断每个控制单元的负载大小,自适应地调整控制单元间的负载分配,实现负载均衡。利用排队理论,根据损失率、系统利用率和服务等待时间这3个特征量对该模型进行了性能分析。用真实网络数据模拟验证理论分析的正确性。实验结果表明:与现有并行路由算法相比,该模型采用的反压任务分配算法能够根据控制单元的负载大小和控制单元数量自适应地均衡分配负载,有效地提高了可扩展路由器的并行路由计算性能和可扩展性。     

可分任务的完工时间

若干台处理机完成一批任务所需要的最少时间称为完工时间.一般地,当任务数目小于处理机数目时,为了提高处理机的利用率,缩短处理机完成所有任务的完工时间,可以把每项任务预先平均分成几个部分,再放到处理机上使用并行算法进行加工,这样使完工时间尽可能小.文中具体给出了在此情况下的完工时间.       

达梦数据库中大规模数据可扩展并行算法

DM数据库中的数据规模大且维度复杂,为了在有限的条件下尽可能满足用户对DM数据库功能的需求,提出一种新的DM数据库中大规模数据可扩展并行算法。不可扩展并行算法包括朴素并行、典型并行与逻辑并行三种处理规则,新算法将这三种处理规则结合起来实现数据自主运算,令每个运算节点均拥有三种处理模式,采用有向图将大规模数据划分为局部数据,并分配到处理器上,通过设置数据处理优先等级,完成流水线形式的数据处理过程,赋予并行算法强大的可扩展性。实验结果表明,新算法具有较强的可扩展性,负债均衡能力强。     

JPEG2000全并行位平面编码器的VLSI设计验证

研究了JPEG2000位平面编码器的算法和全并行电路结构.以单列样本点作为数据单元,分析了通道编码过程中数据的关联性.只需缓存前一列样本点的显著性状态信息,并读取当前列和后续2列的原始数据,便可在一个编码窗口内完成当前列的通道和位平面并行编码;每次仅需读入一列新的数据,即可实现编码循环.据此设计了三级流水线的全并行电路...