实时仿真并行调度算法研究
高性能计算中的并行计算任务调度算法研究
高性能计算中的并行计算任务调度算法研究一、引言高性能计算在当今的科学研究和工业应用中扮演着重要角色。
并行计算任务调度作为高性能计算的关键技术之一，对系统的吞吐率和执行效率有着重要影响。
因此，在高性能计算环境下，研究并优化并行计算任务调度算法具有重要意义。
二、并行计算任务调度的背景随着科学计算的复杂性和规模的不断增加，单机计算已经无法满足高性能计算需求。
并行计算系统的出现使得在多个处理器上同时执行的计算任务成为可能。
然而，在多处理器系统中合理、高效地调度并行计算任务依然是一个具有挑战性的问题。
当前一些常见的并行计算任务调度算法包括基于启发式的算法和基于优化模型的算法。
基于启发式的算法主要依靠经验和规则进行任务调度，例如最小任务优先、优先调度繁忙节点等；而基于优化模型的算法将调度问题视为优化问题，通过建立数学模型来进行求解。
三、基于启发式的并行计算任务调度算法研究1. 最小任务优先（Minimum Task First，MTF）算法MTF算法是一种常见的基于启发式的并行计算任务调度算法。
它根据任务的长度和优先级来进行调度。
短任务被优先调度，从而缩短了任务的平均执行时间，提高了系统的吞吐率。
2. 优先调度繁忙节点算法优先调度繁忙节点算法是基于启发式的调度算法之一。
该算法优先调度繁忙节点上的任务，从而降低节点利用率的波动性，提高系统的负载均衡性能。
四、基于优化模型的并行计算任务调度算法研究1. 基于遗传算法的并行计算任务调度算法遗传算法是一种基于优化模型的调度算法，在并行计算任务调度中有着广泛应用。
该算法通过模拟生物进化的过程，不断演化出适应度更高的调度解集，从而实现优化任务调度。
2. 基于蚁群算法的并行计算任务调度算法蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的优化算法，可以用于解决并行计算任务调度问题。
该算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素的行为，来实现任务的有效分配和调度。
五、并行计算任务调度算法的效果评估为了评估并行计算任务调度算法的性能，研究者通常采用各种指标来进行评估，包括系统吞吐率、任务响应时间、节点利用率等。
仿真系统中的并行计算与优化算法研究
仿真系统中的并行计算与优化算法研究随着科学技术的不断进步和发展，仿真技术在各个领域的应用得到了越来越广泛的关注和重视。
仿真系统可以用于模拟和分析各种复杂的现象和过程，例如物理现象、流体运动、交通流量等等。
然而，由于仿真任务的复杂性和计算量的巨大，传统的串行计算方式已经无法满足对计算速度和精度的需求。
因此，并行计算和优化算法成为研究的热点。
并行计算是指在多个处理器上同时进行计算，通过拆分和分配任务，可以显著提高计算速度和处理能力。
在仿真系统中，利用并行计算可以将大规模的仿真任务分解成多个子任务，每个子任务由一个处理器独立计算，最后将结果合并得到整体的仿真结果。
这种方式不仅可以充分利用计算资源，还可以提高仿真系统的实时性和响应能力。
为了进一步优化并行计算的效果，研究人员也在不断提出和改进各种优化算法。
这些优化算法可以针对不同的仿真任务和计算平台进行设计，以提高计算速度、降低计算误差、减少存储空间等。
其中，最为常见和有效的优化算法包括任务调度算法、负载均衡算法、数据分布算法等。
任务调度算法主要用于决定任务在处理器上的执行顺序和分配方式。
根据任务的性质和依赖关系，合理的任务调度可以最大程度地减少处理器的等待时间，提高并行计算的效率。
常用的任务调度算法有静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法在仿真系统的运行过程中不会改变任务的分配方式，而动态调度算法根据实时情况动态地调整任务的分配策略。
负载均衡算法主要用于平衡各个处理器之间的负载和计算任务的数量。
通过合理地分配任务，负载均衡算法可以避免出现一些处理器工作过载而其他处理器处于空闲状态的情况。
常见的负载均衡算法有最佳负载均衡算法、最小负载均衡算法等。
这些算法可以根据实际需求和约束条件来选择最优的负载均衡策略，从而提高并行计算的整体效果。
数据分布算法主要用于将大规模的数据集合按照一定的规则划分和分配到各个处理器上。
通过合理的数据分布策略，可以减少数据传输和通信的开销，提高并行计算的效率。
并行计算中的调度算法研究
并行计算中的调度算法研究随着计算机技术的不断发展，越来越多的计算问题需要高性能计算机的支持。
而并行计算是目前高性能计算的主要手段之一。
在并行计算中，一个重要的问题是如何调度任务，即把若干个可执行的任务分配到多个处理器上执行。
调度算法是解决这个问题的核心。
一般来说，调度算法是根据一定的规则和性能指标将可执行的任务映射到处理器上，以达到提高计算效率、减少资源浪费和降低系统负载等目的。
调度算法可以分为静态调度和动态调度两类。
静态调度算法是在系统启动时确定任务分配，并且在整个执行过程中不进行改变。
其中比较常见的算法有如下几种。
1. 轮换调度算法：任务依次分配到多个处理器上，每个处理器按照固定的次序执行任务，直到所有任务都执行完毕。
轮换调度算法简单有效，但是可能会出现某些处理器任务负载过高或任务执行时间不等的情况，影响系统性能。
2. 静态优先级调度算法：根据任务的优先级进行分配，优先级高的任务先执行。
这种算法的优点在于简单，且能够保证高优先级任务的执行，但可能会出现优先级过高导致低优先级任务长时间等待的现象。
3. 按照数据依赖图进行调度：根据数据依赖图将任务分配到不同的处理器上，保证同一数据的任务能够在同一个处理器上执行。
这种算法能够减少不必要的数据传输，提高计算效率。
相较于静态调度算法，动态调度算法能够更好地适应多变的计算环境，并且具有较好的实时性。
常见动态调度算法有如下几种。
1. 最短作业优先算法：根据任务的长度进行优先级排序，短作业先执行。
这种算法可以最大限度地减少任务的等待时间，但是可能会出现长作业等待时间过长或者优先级排序不合理的情况。
2. 抢占式调度算法：当一个任务优先级高于正在执行任务时，系统可以暂停原任务的执行，将CPU分配给新任务执行，以达到更好的性能效果。
但是这种算法也有可能会引起各种问题，如任务饥饿、死锁等。
3. 基于负载均衡的任务调度算法：调度器会根据处理器的负载状况和任务长度等因素，自动将任务分配到不同的处理器上，以达到最优的负载均衡效果。
高性能计算平台中的任务并行调度算法研究
高性能计算平台中的任务并行调度算法研究在高性能计算平台中，任务并行调度算法是至关重要的研究方向。
由于计算平台上同时存在多个任务，合理地调度任务的执行顺序和分配资源对提高计算平台的性能和效率至关重要。
本文将对高性能计算平台中的任务并行调度算法进行研究，并探讨其相关问题和挑战。
首先，高性能计算平台中的任务并行调度算法需要解决的主要问题是任务划分和资源分配。
任务划分是指如何将一个大型任务划分成多个可并行执行的子任务，而资源分配则是指如何将计算平台上的有限资源（如处理器、内存、带宽等）分配给不同的任务以实现高效的并行执行。
任务划分和资源分配的准确和高效与计算平台的性能和效率直接相关。
在任务划分方面，一种常用的方法是静态任务划分。
静态任务划分将整个任务划分为固定数量的子任务，并预先分配到不同的处理器上。
这种方法简单直观，但可能会面临负载不均衡的问题，即有些处理器上的子任务执行时间长，而其他处理器上的子任务执行时间短。
为了解决这个问题，可以采用动态任务划分的方法，根据任务执行中的负载情况动态地划分任务。
动态任务划分需要考虑任务之间的依赖关系和数据通信的开销，以确保划分后的子任务之间能够高效地协作和通信。
在资源分配方面，一种常用的方法是静态资源分配。
静态资源分配将计算平台上的资源预先分配给不同的任务，并在任务执行过程中保持不变。
这种方法简单易实现，但可能会导致资源浪费和负载不均衡的问题。
为了解决这个问题，可以采用动态资源分配的方法，根据任务执行过程中的资源利用情况动态地分配资源。
动态资源分配需要考虑任务的执行进度、资源的可用性以及任务之间的优先级等因素，以实现资源的高效和公平分配。
另一个重要的问题是任务调度的策略和算法。
任务调度的策略需要考虑各种因素，如任务的优先级、执行时间要求、资源需求、任务之间的依赖关系等。
常见的任务调度算法包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）和最小剩余时间优先（SRTF）等。
高性能计算平台上的并行计算任务调度算法研究
高性能计算平台上的并行计算任务调度算法研究随着科学技术的不断进步和发展，高性能计算平台的应用越来越广泛。
在这样的计算平台上，各种并行计算任务需要高效调度以最大限度地利用计算资源，提高计算效率。
因此，研究高性能计算平台上的并行计算任务调度算法显得尤为重要。
并行计算任务调度算法是指如何合理地将各个任务分配到计算节点上，以使得系统的总体性能最佳。
在高性能计算平台上，任务调度算法的设计需要考虑到许多因素，包括任务之间的依赖关系、任务的执行时间、计算节点的负载状态等。
下面将分析几种常见的并行计算任务调度算法，并对其优缺点进行评述。
首先，最简单的任务调度算法是随机调度算法。
在这种算法中，任务被随机地分配到空闲的计算节点上。
优点是实现简单，没有额外的计算时间开销。
然而，由于随机调度算法没有考虑到任务之间的依赖关系和计算节点的负载状态，很可能导致任务之间的冲突或计算节点的不均衡负载，从而降低了系统的性能。
其次，基于作业优先级的调度算法是一种常见的任务调度策略。
这种算法根据任务的重要性和紧急程度，将优先级较高的任务调度到计算节点上，以确保重要任务能够尽快得到处理。
优点是能够保证重要任务的及时执行，提高系统的响应速度。
然而，这种调度算法没有考虑到任务之间的依赖关系，可能导致计算节点的负载不均衡。
再次，任务调度算法还可以根据任务之间的依赖关系进行调度。
例如，拓扑排序算法可以通过构建任务之间的依赖关系图，将任务按照拓扑序列调度到计算节点上。
这种算法能够有效地解决任务之间的依赖关系，提高系统的并行效率。
然而，当任务之间的依赖关系非常复杂时，拓扑排序算法的计算复杂度较高，可能导致调度时间过长。
最后，动态调度算法是一种基于任务执行状态的调度策略。
这种算法根据计算节点的负载状态和任务执行的进度，实时地调整任务的分配策略。
优点是能够根据实际情况进行动态调整，提高系统的并行效率。
然而，动态调度算法的设计较为复杂，需要综合考虑多个因素，同时存在调度决策的时延问题。
并行任务调度算法研究
非确定性调度技术又称为随机搜索调度技术 ,它主要是通 过有导向的随机选择来搜索问题的解空间而并不是单纯的随 机搜索 。这类技术组合前面搜索结果的知识和特定的随机搜 索特点来产生新的结果 。遗传算法是最流行和使用最广泛的 该类技术 ,它们的调度时间一般高于使用其他技术的调度算 法 ,适合于某一种任务图的控制参数优化集并不适合于另一种 类型的任务图 ,即对新的任务图遗传算法需要长时间的训练学 习 。另外 ,模拟退火方法也属于该类型技术 。
考虑到任务图的基本信息以及处理单元本身和其互连结 构的基本信息是否在应用程序执行前可以得到 ,已经调度好的 任务是否可以由于其处理单元失效而实时迁移等因数可以把 并行任务调度算法分为两大类 。一类假设任务图和处理单元 相关的信息在程序执行前可以精确获取 ,调度好的任务节点不 能迁移 ,基于这类假设的调度算法称为静态调度算法 ,也叫编 译时间调度算法 ;反之则称为动态调度算法 ,也叫实时调度算 法 。前者存在如何精确获取所需信息的问题 ,但其可凭借成熟 的模型组织有效而具体的启发式算法 ,文献中大多数算法均属 于此类算法 ;后者需要程序实时执行期间得到相应调度信息来 调度任务 ,有许多不确定因数存在 ,调度开销一般较大 ,但在大 型分布式系统如网格计算中该类算法不失为有效的方法 ,也适 合于含有条件分支和循环的任务图调度 。本文讨论的并行任 务调度算法主要限于第一类 。图 1 就已有的并行任务调度算 法进行了粗略的分类 。
第 11 期
马 丹等 :并行任务调度算法研究
·91 ·
并行任务调度算法研究
马 丹1 , 张 薇1 ,2 , 李肯立1
(1. 华中科技大学 计算机学院 , 湖北 武汉 430074 ; 2. 武汉军械士官学校 , 湖北 武汉 430075)
基于仿真的车间调度算法研究
基于仿真的车间调度算法研究车间调度是一个重要的问题，它涉及到了生产效率、资源利用率等重要因素。
现在，随着计算机技术和仿真技术的不断发展，基于仿真的车间调度算法正成为研究的热点。
一、概述传统的车间调度算法主要是基于数学优化模型，这种方法需要大量的数据输入和数学计算，所以很难适应生产车间实时性较强的需求。
而基于仿真的车间调度算法则可以通过计算机模拟车间生产流程，准确地模拟出生产中的各种情况，并进行实时调整和优化，从而提高生产效率和资源利用率。
二、模拟生产流程基于仿真的车间调度算法需要先建立一个生产车间模型。
这个模型需要尽量的简单明了、符合实际生产情况，同时也要能够通过改变参数来测试不同的生产流程方案。
在这个模型中，需要定义生产车间中的各种资源、生产过程中的各种活动和生产过程的各种约束条件。
通过逐步模拟生产过程，我们可以收集到实时的生产数据，并随时对算法进行优化和调整。
三、调度算法实现在基于仿真的车间调度算法中，最关键的是选择合适的调度算法。
传统的车间调度算法主要有贪心算法、遗传算法、蚁群算法等。
这些算法虽然可以得到较好的调度方案，但是其准确性和实时性还是无法满足生产车间的需求。
因此，我们需要实现一种基于仿真的实时调度算法。
这种算法需要能够快速适应生产中的各种新情况，比如突然增加的订单，突然出现的故障等，需要通过对数据和参数的实时分析，来自动进行优化调整。
在这里，需要提醒的是，调度算法的初始预设非常重要，预设不到位就很难适应生产过程中的各种变化和问题。
四、优势相对于传统的车间调度算法，基于仿真的算法有如下优势：1. 主观因素较少：基于仿真的调度算法不受人的主观影响，可以准确的对生产过程进行建模和仿真。
2. 实时性强：基于仿真的调度算法可以对生产过程中的各种新情况进行及时的响应和调整。
3. 预测准确：基于仿真的调度算法可以通过虚拟实验来预测生产车间的各种情况，在确保生产效率和资源利用率的同时可以尽可能的避免生产中的各种问题。
高性能计算中的并行计算模型与调度算法研究
高性能计算中的并行计算模型与调度算法研究引言高性能计算是指通过使用多个计算资源，如多个CPU或多个计算节点，同时执行计算任务以提高计算效率和处理大规模计算问题的能力。
在高性能计算中，并行计算模型和调度算法是至关重要的研究领域。
本文将对高性能计算中的并行计算模型和调度算法进行研究和讨论。
一、并行计算模型1.1 SIMD模型SIMD模型是指单指令流多数据流模型，它将计算任务划分为多个数据流，并通过一个指令流来控制所有数据流的处理。
SIMD 模型适用于那些可以被分为多个相互独立的部分并且可以通过相同的计算操作进行处理的任务。
SIMD模型在图像处理、信号处理和模拟物理等领域有广泛应用。
1.2 MIMD模型MIMD模型是指多指令流多数据流模型，它将计算任务划分为多个独立的子任务，并在每个子任务上独立执行指令流。
MIMD模型适用于那些需要每个子任务执行不同的计算操作的任务。
MIMD模型可以进一步分为共享内存模型和分布式内存模型。
1.2.1 共享内存模型共享内存模型中，所有计算资源共享同一个内存空间，每个计算节点可以直接访问共享内存。
共享内存模型适用于需要频繁进行数据共享和通信的任务。
OpenMP和Pthreads是常用的共享内存编程接口。
1.2.2 分布式内存模型分布式内存模型中，计算资源被分割为多个独立的计算节点，每个计算节点拥有自己的内存空间。
计算节点之间通过消息传递进行通信。
分布式内存模型适用于大规模任务和需要大量计算节点的情况。
MPI是常用的消息传递编程接口。
二、调度算法2.1 静态调度算法静态调度算法是在任务执行之前就确定任务的执行顺序和分配给每个计算节点的任务量。
静态调度算法的优点是可以提前规划任务，降低通信和负载均衡带来的开销。
最常用的静态调度算法包括负载均衡、任务划分和任务映射算法。
2.2 动态调度算法动态调度算法是在任务执行过程中根据当前系统状态动态地决定任务的执行顺序和分配给每个计算节点的任务量。
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2
2.1
任务图描述
系统调度的结构图 为了分析基于有向带环且具有复杂交叉反馈任 务图的并行调度算法的可行性，采用异步电机的动态 数学模型 [8] 为实例进行研究，其异步电机的动态模型
英，教授
作者简介：贾燕成(1984－)，男，硕士研究生，主研方向：嵌入式系统，调度算法；黎 收稿日期：2012-04-12 修回日期：2012-05-11 E-mail：474027109@
第 39 卷 Vol.39
第1期 No.1
计 算 机 工 程 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2013)01—0303—06 文献标识码：A
2013 年 1 月 January 2013
中图分类号：TP301.6
・开发研究与设计技术・
实时仿真并行调度算法研究
贾燕成 1，黎
随着计算机技术和网络的高速发展，仿真技术越 来越显得重要，尤其是实时的并行仿真。研究大型的 电力系统和构造真实的三维空间模型时，仿真是其研 究的重要手段和工具。仿真在电力系统领域已被广泛 应用，如用于系统规划、运行优化、故障分析等，并 且可帮助有关人员做出合理的决策以避免或减少系 而视景仿真 [2-3] 采用计算 统运行中可能出现的问题 [1]。 机图形图像技术，构造仿真对象的三维模型并再现真 实环境，达到非常逼真的仿真效果。 随着仿真任务复杂性的增加，单处理机的性能几 乎已经发挥到极致，不能体现仿真的实时性。因此， 文献 [4]提出了多机并行仿真的概念， 主要针对电力系 统、视景仿真提出了一些并行仿真的算法，在一定程 度上体现了对实时性的需求。 由于并行系统的广泛应用， 文献 [5]提出了基于嵌
304
计
算
机
工
程
2013 年 1 月 15 日
如图 1 所示。 2.3
T =[ t i ]表示任务的 Vi 的循环周期。 任务图的构建 由异步电机的结构，可根据 DAG 任务图 [10]的构 图思想建立异步电机并行仿真的任务图。从结构图可 知，整个电机由 6 个惯性环节和 1 个积分环节构成， 首先对结构图进行化简，把反馈系数进行有效的合 并。在任务图的构建中可以把 7 个环节看作是 7 个节 点，不改变节点间数据的连接关系。构建的任务图如 图 2 所示。
Study of Parallel Scheduling Algorithm for Real-time Simulation
JIA Yan-cheng1, LI Ying1,2
(1. College of Information, Yunnan University, Kunming 650091, China; 2. College of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) 【Abstract】The simulation of control system generally adopts the single processor, but its real-time and efficiency of simulation cannot meet the current needs. The parallel simulation method for the control system is put forward. The segmentation of simulation structure diagram is achieved. According to the results of segmentation, corresponding task graph is established. The task graph has a belt loop, cross-feedback, and characteristic of periodicity. Aiming at this kind of task graph, load balancing dynamic scheduling algorithm is provided. The example proves that the algorithm improves the efficiency of the system, and meets the requirements of real time. 【Key words】real-time scheduling; Ethernet; parallel system; dynamic balancing; task group DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.01.067
摘
英 1,2
(1. 云南大学信息学院，昆明 650091；2. 昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明 650093) 要：对控制系统的仿真一般采用单机，但实时性与仿真效率不佳。为此，提出控制系统的并行仿真方法，对仿真结构
图进行分割，根据分割结果建立相应的任务图。该任务图有向带环且交叉反馈，任务具有周期性。针对此类任务图提出负 载均衡的动态调度算法。实例验证表明，该调度算法可提高系统效率，满足实时性的要求。 关键词：实时调度；以太网；并行系统；动态平太网的并行仿真计算的概念。并行计算是指用 多个处理器并发地执行不同的任务，其高效的计算潜 能依赖于对并行任务的调度方法。网格计算 [6]中常用 的调度方法就是并行调度，但在网格计算的调度中一 般 针 对 有 向 无 环 的 任 务 图 (Directed Acyclic Graph, DAG)[7] ，任务图中的每个任务都是非周期的，因此 提出的调度算法具有一定的局限性。 针对一种有向带环且交叉反馈的 DAG 任务图， 任务且具有周期性的特点，本文提出了一种基于负载 均衡性的任务动态组合调度方法。