一种用于异构环境中并行任务调度的弹性节能算法

摘要

在计算机硬件发展、成本降低的同时，大规模计算系统的计算速度、性能都越来越快，具有不同计算能力的大规模异构计算系统得到广泛使用，形成了大量的能量消耗以及环境污染。能量消耗主要来源于中心服务器以及在系统运行过程中具有降温作用的制冷设备，而发电的燃料则产生CO2等有害气体。目前，为了保证高性能计算系统可以正常运行，耗费的电力成本已超过购买系统的硬件成本，造成了巨大的能源消耗。如何通过相应的技手段来降低计算机设备的能耗、提升性能以及减少电力产生的污染是低碳社会的要求，也是两型社会追求的目标。本论文就是通过软件方法设计异构多核计算机的调度算法，实现系统的弹性节能，达到降低能耗并提升系统性能的目的。
　　本文的调度策略建立在基于处理器异构的并行任务调度的环境中。构建了节能模型，提出了EAPS(Energy-awareparallelscheduling)算法模型。该算法模型的关键主要分为三点。第一:在计算优先级构建任务调度队列时，为了使任务的优先级符合任务的实时情况，采用每一任务完成后都重新计算任务优先级的动态方法;第二，当任务能在最晚截止期内完成时，通过调节电压选择能耗最少的节点进行调度以达到节能的目的;第三，为了兼顾缩短任务调度时间及避免过度消耗资源两个目的，对于准备复制的前驱任务进行判断是否冗余任务，如是则取消复制避免消耗资源。最后从CCR(Communication-to-ComputationRatio)值、处理器异构、网络异构三个方面将EAPS算法与过去的HEFT(HeterogeneousEarliestFinishTime)、HCPFD(HeterogeneousCriticalParentswithFastDuplication)算法进行比较，验证了该调度算法在节能与期望完成时间之间取得平衡的功效。

目录

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摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 课题的背景与意义

1．2 国内外的研究现状

1．2．1 国外的研究现状

1．2．2 国内的研究现状

1．3 论文的主要工作及组织结构

第2章 多核环境下的任务调度研究

2．1 多核处理器的概述

2．1．1 多核处理器的优点

2．1．2 异构多核处理器的构架

2．2 应用程序的分类

2．3 任务调度研究

2．3．1 任务调度的基本特点

2．3．2 任务调度的主要目标

2．4 并行任务调度的基本模型

2．5 任务调度算法分析

2．5．1 任务调度算法分类

2．5．2 静态任务调度算法

2．5．3 动态任务调度算法

2．6 本章小结

第3章 相关算法分析

3．1 调度中的任务复制技术

3．2 调度中的节能技术

3．3 相关任务调度算法简介

3．3．1 HEFT

3．3．2 HCPFD

3．3．3 HNDP

3．3．4 RTE

3．3．5 PRO

3．3．6 EEAS

3．4 本章小结

第4章 异构环境并行任务调度的弹性节能算法设计

4．1 算法假设条件

4．2 系统模型

4．2．1 节点模型

4．2．2 任务模型

4．2．3 调度模型

4．2．4 节能模型

4．3 EAPS算法描述

4．3．1 算法总体结构

4．3．2 算法详细描述

4．3．3 时间复杂度分析

4．3．4 算法实例分析

4．4 本章小结

第5章 实验验证

5．1 实验环境

5．1．1 仿真实验环境

5．1．2 任务评测指标

5．2 实验设计与结果分析

5．2．1 CCR值的影响

5．2．2 处理器异构的影响

5．2．3 网络异构的影响

5．3 本章小结

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读硕士学位期间发表学术论文情况