【摘 要】
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随着人工智能、深度学习以及数据分析等计算密集型领域兴起,同时应用类型逐渐多样化,计算向复杂化多元化发展,以CPU为代表的通用计算面临带宽不够、能耗高、时延高等诸多问题,逐渐失去原有优势。GPU和FPGA等芯片由于其硬件上的特殊设计,与CPU协同处理时,可以高效灵活地实现各类应用,大大提高计算集群的计算性能和资源利用率,“CPU+FPGA”或“CPU+GPU”等模式的异构计算逐渐走进大众视野。异构计
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随着人工智能、深度学习以及数据分析等计算密集型领域兴起,同时应用类型逐渐多样化,计算向复杂化多元化发展,以CPU为代表的通用计算面临带宽不够、能耗高、时延高等诸多问题,逐渐失去原有优势。GPU和FPGA等芯片由于其硬件上的特殊设计,与CPU协同处理时,可以高效灵活地实现各类应用,大大提高计算集群的计算性能和资源利用率,“CPU+FPGA”或“CPU+GPU”等模式的异构计算逐渐走进大众视野。异构计算并不是机械地将异构芯片放到起来,不同的芯片对不同计算特征的任务的处理性能差异很大,在计算集群中,如何为异构设备分配任务是一个NP-hard问题。为此,本文提出了一个基于“CPU+GPU+FPGA”异构计算平台的异构设备调度方案,具体通过建立任务模型和异构设备评估模型,设计两层调度机制将计算任务和异构设备进行映射。为了支持任务抢占式调度,本文在计算平台中引入检查点-重启机制,在任务中插入检查点,提高任务调度的灵活性。最后,选择多个测试用例,对异构计算平台分别设计功能实验、异构计算性能实验和异构调度性能实验组,实验结果表明异构平台具有实用性,对一般性程序具有加速效果,同时异构调度方案提高平台计算性能,可实现任务被多个异构设备协同处理,且基本能够达到高效率、低延迟、低功耗的目标。
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