【摘 要】
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随着集成电路技术的发展,工艺制程逐渐逼近极限,单核处理器已经进入了瓶颈期,多核处理器应运而生,受到了广泛的关注。任务调度算法是多核处理器并行计算能力能否充分发挥的关键因素之一。在对现有多核处理器静态任务调度算法广泛研究的基础上,以基于复制的任务调度算法作为研究对象。针对现有算法中存在的关键路径估算误差较大、解空间搜索不充分等问题,分别提出了面向异构多核处理器的带资源约束的任务复制调度算法TDSA-
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随着集成电路技术的发展,工艺制程逐渐逼近极限,单核处理器已经进入了瓶颈期,多核处理器应运而生,受到了广泛的关注。任务调度算法是多核处理器并行计算能力能否充分发挥的关键因素之一。在对现有多核处理器静态任务调度算法广泛研究的基础上,以基于复制的任务调度算法作为研究对象。针对现有算法中存在的关键路径估算误差较大、解空间搜索不充分等问题,分别提出了面向异构多核处理器的带资源约束的任务复制调度算法TDSA-RC和面向同构多核处理的基于遗传迭代的任务复制调度算法TDSA-GI。其中,TDSA-RC算法通过在参数计算过程中补充资源约束条件,使得参数计算更加精确。TDSA-RC算法同时还通过改进布局优化方式,扩大算法解空间搜索范围;通过补充冗余任务筛除环节,减少任务复制过程中产生不必要的计算。TDSA-GI算法则是通过将任务复制与遗传迭代相结合,借助遗传算法优秀的解空间搜索能力,提高调度算法性能。同时,针对TDSA-GI算法,本文提出了基于层级的宏块划分,以解决迭代复制类算法可能出现的复制节点失效等问题。为验证TDSA-RC算法和TDSA-GI算法的性能,选取最终布局的调度长度作为评判算法性能的标准。通过随机生成的任务图和三种实际应用的任务图的调度对比实验,测试TDSA-RC算法与TDSA-GI算法的性能。实验结果表明,与现有算法相比,TDSA-RC算法和TDSA-GI算法,均能提高任务的并行度,缩短任务的执行时间。
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