论文摘要
随着异构多核处理器的快速发展,异构多核系统中的任务调度成为研究热点。目前,适用于普通任务集调度的算法在调度细粒度任务集时,存在处理器负载失衡,处理器空闲时间多,并行性差和冗余任务等诸多缺陷,严重影响了多核系统的性能。本文针对这些问题展开研究。结合聚簇、列表和复制算法各自的优势,本文提出了一种高效的适合细粒度任务集的调度算法HCDUL,HCDUL分为聚簇、优先级计算和就绪任务列表建立、任务调度、复制上层节点四个阶段。通过聚簇降低了通信开销,调度过程中动态更新就绪列表,并实时对其排序,关键任务有最高的优先级;每次取列表头节点,并调度到完成时间最小的处理器核上;利用当前节点之前的空闲时间段复制上层节点,进一步减小通信开销,提前子任务的开始时间,从而缩短整个任务集的完成时间。针对复制算法存在冗余任务问题,本文提出了一种优化算法HDO。首先,查找并删除冗余任务,然后计算冗余任务后继节点的开始时间,最后调整后继节点。通过消除冗余任务,提前了后续节点开始时间,节省了处理器资源,并进一步缩短了调度长度。本文使用随机生成图进行了大量实验,在调度细粒度任务集时,与HEFT和HCNF算法比较,HCDUL算法的调度长度率SLR更小,加速比Speedup更大。同样,使用大量的随机生成图对HDO算法验证,HCNF和HCDUL算法的调度结果经HDO算法优化之后,总执行时间比率SETR更小,并且在一定程度上,调度长度率SLR减小,加速比Speedup增加。
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