N台并联Fork-Join排队网络的弱收敛与强逼近

本文借助于概率测度弱收敛与概率论强逼近理论,较为详细地研究了N台并联Fork-Join排队网络,得到了响应时间、队长、离去过程的弱收敛与强逼近定理。这些结果具有一定的实际意义,并为一般型Fork-Join网络的研究提供了必要的理论基础。

一个调度Fork-Join任务图的最优算法(英文)

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但往往没有考虑节省处理器个数和减少任务集的总完成时间,从而降低算法的加速比和效率.因此,提出一种基于任务复制的平衡调度算法,其时间复杂度为O(vq+vlogv),v和q分别表示任务集中任务的个数和使用的处理器个数.通过分析已用处理器的负载和空闲时间段,把任务尽量分配到已用的处理器上以均衡负载,从而提高其利用率.实验结果表明,该算法的加速比和总体效率优于其他算法.因此,该算法对于高性能应用程序的调度是一个较好的选择.

一个调度Fork-Join任务图的新算法

任务调度是影响工作站网络效率的关键因素之一.Fork-Join任务图可以代表很多并行结构,但其他已有调度Fork-Join任务图算法忽略了在非全互连工作站网络环境中通信之间不能并行执行的问题,有些效率高的算法又没有考虑节省处理器个数的问题.因此,专门针对该任务图,综合考虑调度长度、非并行通信和节省处理器个数问题,提出了一个基于任务复制的静态调度算法TSA_FJ.通过随机产生任务的执行时间和通信时间,生成了多个Fork-Join任务图,并且采用TSA_FJ算法和其他调度算法对生成的任务图进行调度.结果表明,TSA_FJ算法的调度长度最短、使用的处理器个数最少,它更适合于非全互连的NOW环境.

异构环境中Fork-Join任务图的调度算法

目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多假定处理机为同构的,而没有考虑实际应用中处理机的异构性以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低。因此,对Fork-Join任务图的调度问题进行研究,提出了一个基于异构环境的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,其时间复杂度为2,其中,表示任务集中任务的个数。实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性。

一类Fork-Join排队网络的弱极限定理

借助于概率测度弱收敛理论，对Ｎ台并联Ｆｏｒｋ－Ｊｏｉｎ排队网络进行了较为详细的研究，得到了响应时间、队长和离去过程等排队指标的弱收敛定理。对一般型Ｆｏｒｋ－Ｊｏｉｎ网络，提出一种新的研究方法，并针对某一类型Ｆｏｒｋ－Ｊｏｉｎ网络给出了响应时间的弱收敛定理。

基于通信竞争的Fork-Join任务图的调度算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构,目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多没有考虑实际应用中通信链路的竞争及延迟以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低。因此,针对Fork-Join任务图,提出一个基于通信竞争的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(vlogv),其中v表示任务集中任务的个数。实验结果表明,该算法相比其它算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性。

CCTD:一种通信限制下的Fork-Join任务调度算法

现代并行系统的复杂调度问题可以转化为Fork-join图的任务调度问题。然而在实际计算环境中,两个处理节点之间的通信大多以独占方式进行,现有的大多数任务调度算法往往忽略了对通信信道独占性的考虑。提出了一种带通信限制的Fork-join图调度算法CCTD。该算法引入了实际环境中的通信独占性限制,同时保证了Fork-join图的基于复制的优化调度,而且尽可能地减少了对处理器占用。实验结果表明,CCTD算法是一种适应性强的、高效的Fork-join图调度算法。

调度Fork-Join任务图的贪心算法

任务调度算法的目标是把组成并行程序的一组任务分配到多个处理器以使得程序的完成时间最短,这是一个NP完全问题。虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但大多都忽略了节省处理器个数和最小化程序总的完成时间等问题。Fork-Join结构是一种并行处理的基本结构。因此,专门针对Fork-Join任务图,提出了一个能产生最优调度的新的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为2,其中,表示任务集中任务的个数。实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理器数较少。

Fork-Join排队网络建模与分析的研究进展

本文综述了近年来对一类特殊的离散事件动态系统——Fork-Join排队网络的研究进展。全文主要包括三部分:首先给出Fork-Join网络产生的实际背景及其精确的数学描述;其次,介绍已取得的主要结果及其所采用的方法;最后提出一些值得研究的问题。

广义Fork-Join任务图的调度问题研究

Fork-Join结构是一种并行处理的基本结构。为处理传统方法难以解决的复杂和非线性问题,缩短整个程序的总完成时间,针对广义Fork-Join任务图提出了基于遗传算法的调度算法,该算法将遗传算法和任务复制相结合,有效地缩短了得到最优结果的时间。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较短的调度长度。

一个调度Fork-Join任务图的新算法

对基于总线的机群系统,本文提出了一种基于任务复制的调度Fork-Join任务图的新算法。该算法通过任务集划分计算调度长度,并在不增加调度长度的同时将任务尽可能调度在已用处理器上,节省处理器数。新算法的时间复杂度高于现有算法,但其调度性能最优。

混合服务强度的Fork-Join排队网络的弱极限定理

Fork -Join排队网络是在计算机通讯和柔性制造系统 (FMS)等方面应用十分广泛的一类排队模型 ,有十分重要的实际意义。运用概率测度弱收敛理论 ,研究了混合服务强度的Fork -Join排队网络。首先对深度为 1的服务台 ,分别证明它们排队指标的弱极限定理。然后 ,我们利用归纳推理的方法 ,由深度为d的服务台的弱极限 ,对深度为d +1的服务台的服务强度分 3种情况 ,分别推出它的弱极限定理。获得了各服务台服务强度在各种取值范围时的一些排队指标 ,包括闲期、虚等待时间。

Fork-Join program response time on multiprocessors with exchangeable join

The Fork-Join program consisting of K parallel tasks is a useful model for a large number of computing applications. When the parallel processor has multi-channels, later tasks may finish execution earlier than their earlier tasks and may join with tasks from other programs. This phenomenon is called exchangeable join (EJ), which introduces correlation to the task’s service time. In this work, we investigate the response time of multiprocessor systems with EJ with a new approach. We analyze two aspects of this kind of systems: exchangeable join (EJ) and the capacity constraint (CC). We prove that the system response time can be effectively reduced by EJ, while the reduced amount is constrained by the capacity of the multiprocessor. An upper bound model is constructed based on this analysis and a quick estimation algorithm is proposed. The approximation formula is verified by extensive simulation results, which show that the relative error of approximation is less than 5%.

面向众核CPU的稠密线性求解器性能评测与优化

稠密线性求解器在高性能计算和机器学习等领域扮演着重要的角色。其典型的并行算法实现通常构建在著名的fork-join或task-based编程模型之上。尽管采用fork-join模型的主流稠密线性代数库能将大部分的计算转移到高度优化、高性能的BLAS 3例程上,由于fork-join不灵活的执行流,它们仍然未能高效地利用众核CPU的计算资源。采用task-based编程模型的开源库能实现更加灵活、负载更均衡的算法,因此能获得明显的性能提升。然而,在众核CPU平台上,尤其是对于中等矩阵规模的问题而言,它们仍然有较大的优化空间。对稠密线性求解器的性能进行了全面的测评,以定位性能瓶颈,并提出了2种优化策略,以提高程序性能。具体地,通过重叠LU分解和下三角求解的计算过程,减少同步开销线程的空等,从而提高算法的并行性;进一步通过减少冗余的矩阵打包操作,降低算法的访存开销。分别在2个主流的众核CPU平台(Intel®Xeon Gold®6252N(48核)和HiSilicon Kunpeng 920(64核))上进行了性能评估。实验结果表明,该优化的稠密线性求解器在上述两个CPU平台上,相比最佳开源实现分别取得了10.05%(Xeon)和13.63%(Kunpeng 920)的性能提升。

一类Fork-Join排队网络的强逼近

本文借助于强逼近理论,对一类Fork-Join排队网络进行了较为细致的研究,得到 了在各种负荷条件下响应时间的强逼近定理.

基于Fork/Join的事务日志伴随模式挖掘方法

信息系统产生的大量事务日志数据蕴含着潜在的伴随模式,伴随模式是指在时空上频繁共现的一组对象.由于传统的滑动窗口算法和FP-Growth算法只能调用单一线程进行计算,随着数据规模的扩张,会导致挖掘伴随模式的时间急剧增加.为此本文提出了一种基于Fork/Join并行技术的伴随模式挖掘框架,其能够实现从单线程到多线程的迁移,充分利用多核配置的加速性能.该框架由划定伴随数据集、频繁项集挖掘和关联规则挖掘三部分组成.首先,提出了基于Fork/Join的多核并行滑动窗口算法,以缩短从事务日志中划定伴随数据集的时间;然后,提出基于Fork/Join的多核并行FP-Growth算法,以并行地挖掘伴随数据集中的频繁项集;最后,引入支持度、置信度和提升度3个参数,对伴随模式中各对象间的关联规则进行挖掘.基于门禁刷卡数据的实验结果表明,相比传统算法,本文所提出的框架能够挖掘出更多的伴随模式,同时挖掘效率较高.

一类Fork－Join排队系统的分析

本文研究了一类具有有限排队空间且其到达率和服务率均依赖于状态的Ｆｏｒｋ－Ｊｏｉｎ排队系统，给出了稳态概率和任务等待时间各阶矩的计算方法，并用仿真检验算法的正确性．

Fork──Join排队网络的建模与稳定性

本文利用极大代数方法，建立了一类Ｆｏｒｋ—Ｊｏｉｎ排队网络的线性状态方程，分析了系统的稳定性。

面向神威高性能多核处理器的并行编译优化方法

在神威高性能多核服务器上,自动并行化编译系统为识别和申明程序中的并行性,产生的OpenMP程序没有经过充分的优化,其采用简单的fork-join模型,存在大量的并行循环嵌套,导致运行效率低。为提升自动并行化编译系统产生的OpenMP程序的运行效率,提出一种并行域重构优化技术。并行域重构技术通过合并程序中的并行域和扩展嵌套循环中的并行域范围,减少OpenMP程序的并行域数目,降低线程组频繁创建和合并等控制开销,将简单fork-join模型的OpenMP程序转换为性能更为高效的单程序多数据模型的OpenMP程序。实验结果表明,在新一代神威高性能多核服务器SW1621平台上,并行域重构技术在NPB3.3-OMP测试集和SPEC OMP2012测试集上的运行效率分别提高了10.77%和7.94%的,可有效提升自动并行化编译系统OpenMP程序的执行效率。

一种物流园区拆装箱进出库作业系统资源优化配置方法

为实现更优的系统资源配置,以物流园区拆装箱进出库作业过程为研究对象,在利用Petri网深入分析园区拆装箱进出库作业流程的基础上,提出了基于Fork-Join排队网络理论的解析模型,通过分析模型中服务台数量改变时的系统稳态指标的变化趋势,确定系统最优解,实现系统资源的优化配置;在深入分析拆装箱进出库作业流程的基础上,利用仿真模型验证了优化配置计算方法的正确性。