Advertisement

关于CPU-GPU异构多核系统中动态任务调度算法的研究论文.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本文研究了在CPU-GPU异构多核系统中的动态任务调度问题，并提出了一种高效的调度算法以优化资源利用和提高系统的整体性能。 在计算密集型应用领域，CPU-GPU异构多核系统因其显著的加速效果而被广泛应用，但往往伴随着负载均衡的问题。为解决这一问题，我们提出了一种动态任务调度算法适用于此类系统。该算法充分调动了CPU的线程资源和GPU的强大计算能力，并且能够精确测量两者的工作效率，进而根据实际情况灵活调整分配给它们的数据块大小，以缩短整体执行时间并提升系统的加速效果。实验数据显示，采用此方法后，系统加速比提高了34%至103%，表现出了显著的进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于CPU-GPU异构多核系统中动态任务调度算法的研究论文.pdf
    优质
    本文研究了在CPU-GPU异构多核系统中的动态任务调度问题，并提出了一种高效的调度算法以优化资源利用和提高系统的整体性能。 在计算密集型应用领域，CPU-GPU异构多核系统因其显著的加速效果而被广泛应用，但往往伴随着负载均衡的问题。为解决这一问题，我们提出了一种动态任务调度算法适用于此类系统。该算法充分调动了CPU的线程资源和GPU的强大计算能力，并且能够精确测量两者的工作效率，进而根据实际情况灵活调整分配给它们的数据块大小，以缩短整体执行时间并提升系统的加速效果。实验数据显示，采用此方法后，系统加速比提高了34%至103%，表现出了显著的进步。
     
  • 关于异构多核处理器中静态任务调度的研究（一）
    优质
    本文探讨了在异构多核处理器环境中静态任务调度的问题与挑战，并提出了一种优化的任务分配策略。 为了应对现有任务调度算法在优先级选择上的单一性以及处理冗余任务较晚的问题，我们提出了一种基于加权优先级的任务调度算法（WPTS）。该算法通过综合评估任务的三个属性的加权值来决定其执行顺序，从而解决了单纯依赖某一因素进行决策时存在的局限。此外，在将任务分配给处理器的过程中，确保优先将其安排到预计完成时间最早的处理器上运行。同时，我们还引入了处理冗余任务的过程，以便及时清理这些多余的作业，有效利用空闲的计算资源，并减少整个调度过程中的延迟。
     
  • 关于异构多核处理器中静态任务调度的研究（二）
    优质
    本研究聚焦于异构多核处理器环境下的静态任务调度问题，旨在探索高效的调度算法以优化资源分配与性能表现，为后续深入研究奠定理论基础。 为了解决现有任务调度算法在优先级选取方面过于单一以及冗余任务处理延迟的问题，我们提出了一种基于加权优先级的任务调度算法（WPTS）。该算法通过综合考量任务的三个属性并计算其加权值来决定各个任务被处理的时间顺序，从而避免了单纯依靠单一方面因素进行决策所带来的局限性。在分配任务给处理器时，此方法确保将任务优先安排到预计完成时间最早的处理器上执行。此外，还引入了一个专门用于处理冗余任务的机制，在早期阶段就及时清理这些冗余的任务，以此达到有效回收处理器空闲时间段并减少整个调度过程中所需的时间长度的目的。
     
  • 关于多机器人系统任务分配的博弈论算法研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在多机器人系统中采用博弈论方法进行任务分配的有效性，提出了一种新的算法以优化资源利用和提高系统的整体性能。 本段落对多机器人系统任务分配策略进行了形式化描述，并提供了一种数学工具来求解任务分配方案；针对多机器人系统中的相互依存性决策问题，引入了博弈论的概念进行分析，并提出了一种基于博弈论的多机器人系统任务分配算法（GT-MRTA）。实验结果显示该算法具有较低的复杂度和计算量，同时展现出良好的鲁棒性和高质量的任务分配效果。
     
  • 关于云任务调度的论文研究——结合动态优先级与萤火虫行为的算法探讨.pdf
    优质
    本文深入探讨了一种创新性的云任务调度算法，该算法融合了动态优先级和模拟萤火虫自然行为机制的特点。通过这种方式优化了云计算环境下的资源分配效率及能耗管理，为提高系统性能提供了新的思路与方法。 为了应对云环境中优先级任务调度可能出现的负载不平衡问题，我们提出了一种基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法（TS-PFB）。该算法通过计算任务的价值密度与执行紧迫性来确定动态优先级；同时模拟萤火虫的行为模式，结合吸引度（ECT）和荧光亮度（代表负载约束）定义决策变量ρ。然后根据优先级顺序将任务分配给具有最大ρ值的可行虚拟机（VM）。实验结果显示，相较于Min-Min、Max-Min以及HBB-LB算法，此方法能够缩短总任务完成时间，实现更均衡的任务分布，并减少错过截止期限的概率。
     
  • 基于CPU-GPU的异构计算系统性能评估及优化方法研究
    优质
    本研究旨在探讨并改进基于CPU和GPU的混合计算架构下系统的性能表现，通过分析和实验提出有效的评估与优化策略。 随着国民经济与科学技术的迅速发展，对高性能计算机的需求日益提高。然而，在能耗、散热及成本等方面，基于通用CPU的传统设计方法正面临严峻挑战。异构架构通过结合通用处理器（如CPU）与加速器（例如GPU），已经成为高性能计算领域的主要趋势。 图形处理单元（GPU）凭借其强大的运算能力和高存储带宽，并且功耗低以及良好的可编程性，在这一新型体系结构中占据了主导地位。自CPU-GPU混合系统的出现以来，它引起了国际学术界的广泛兴趣，被认为是在未来开发高性能计算机的关键方向之一。与此同时，人们也越来越关注这种架构的实际应用效果，尤其是典型算法在异构系统中的运行效率。 作为一种构建高效能计算平台的有效方式，CPU-GPU组合不仅提供了强大的处理能力，还因其对各种应用场景的适应性而备受瞩目。本段落首先评估了此类系统的性能，并通过分析基准测试程序的结果来识别影响其效能的关键因素；随后提出改进措施并进行验证实验——以矩阵乘法这一典型科学计算问题为例加以说明。结果显示，所提出的优化策略确实带来了显著的效果。
     
  • 关于动态车间作业调度问题中调度规则算法的研究综述论文
    优质
    本文综述了针对动态车间作业调度问题中的调度规则算法研究进展，分析现有方法的优势与局限，并探讨未来研究方向。 调度规则是解决实际生产环境中动态车间作业调度问题的有效手段之一，但其性能通常仅在特定的调度环境下表现出色；当环境发生变化时，则需要进行实时的选择与评估。本段落对用于选择及评价调度规则的方法进行了综述，并探讨了如何应对实际生产中出现的动态车间实时调度挑战。 文章首先概述了调度规则的发展历程、分类及其主要特点，随后总结了几种常用的调度规则选取策略和评价方法。其中重点介绍了稳态仿真法与人工智能技术（如专家系统、机器学习及人工神经网络）在这一领域的应用成果，并列举了一些研究结论。此外，还详细描述了用于评估不同调度规则性能的指标体系及其具体实施方式。 针对现有研究中存在的不足之处，文章最后提出了未来可能的研究方向和改进思路。
     
  • 关于UAV单机侦察任务调度的状态转移策略研究论文
    优质
    本论文探讨了无人机（UAV）执行单机侦察任务时的状态转移策略，旨在优化其任务调度效率与性能。通过深入分析，提出了一种新的状态转移模型，能够显著提升无人机在复杂环境中的适应性和任务完成度。 本段落研究了在不确定环境中侦察无人机执行多任务时不同的调度顺序对成本与效益的影响，并根据多任务的特性建立了一个状态转移模型来描述任务执行过程中的变化情况。通过该模型，我们推导出一个最优性判据，依据此判据可以将任务按照降序排列以达到最佳调度效果。仿真实验验证了本段落提出的策略的有效性和优越性，在与遗传算法和穷举搜索方法的对比实验中，结果符合理论分析，表明所提策略具有高效性和最优性的特点。
     
  • 关于LTE中16QAM解调算法的论文研究.pdf
    优质
    本文档深入探讨了在LTE通信标准下采用16QAM调制方式的数据解调算法优化问题。通过理论分析和实验验证相结合的方法，提出了一种改进型解调方案，旨在提升信号传输效率及稳定性，在高数据速率场景中表现尤为突出。 在LTE系统中，16QAM解调算法的研究具有重要意义。由于高阶正交幅度调制（QAM）能够提高频谱利用率等优点，因此被广泛应用于LTE系统之中。为了提升信道解码增益，在译码过程中需要使用软输入信息进行处理。