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.

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。

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。

同构环境中Join任务图的一个调度算法

任务调度问题是一个NP完全问题。Join结构是一种并行处理的基本结构,虽然许多算法对Join任务图能产生最优调度,但大多都忽略了节省处理机个数和最小化程序总的完成时间等问题。因此,专门针对Join任务图,提出一个能产生最优调度的同构贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(v2),其中,v表示任务集中任务的个数。实验结果表明,相比其他算法,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。

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。

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。

通信竞争环境中Join任务图的一个调度算法

Join任务图是一种并行处理的基本结构。目前已有的Join任务图的调度算法大多忽略了通信链路的竞争、延迟以及节省处理机的问题,导致算法在实际应用中效率较低。针对这一问题,提出一个基于通信竞争的Join任务图的调度算法,该算法通过对各通信边的串行化而在任务调度中集成通信竞争,其时间复杂度为O(vlogv),其中v表示图中的任务数。实验结果表明,相比其他算法,该算法就调度长度、使用的处理机数、加速比和效率而言为优,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。

一个有效的Join任务图的调度算法

已有的Join任务图的调度算法大多不是基于通信竞争的环境而开发,且未考虑节省处理机的问题,使算法的应用效果不佳。因此,针对Join任务图,提出一个通信竞争环境的调度算法,该算法因串行通信边而改善其调度效率,时间复杂度为O(vlogv),其中,v为图中任务的个数。实验结果表明,与其他算法相比,该算法的调度长度较短且使用的处理机数较少,具有更高的加速比。

基于任务复制的调度算法

任务调度是并行分布式计算系统中最具挑战性的NP完全问题之一。基于任务复制的调度是一种有效的调度方法。在通信开销较小的情况下,现已有许多算法能产生最优调度。但其最优条件要么比较苛刻,要么比较复杂。因此,针对这些算法存在的问题,提出一个新的基于任务复制的聚集调度(TDCS)算法,不仅其最优条件简单、宽松,而且该算法具有更小的时间复杂度O(log),其中,和分别表示任务集中任务的个数和最大入度。