本文關(guān)鍵詞：基于排隊(duì)理論的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度模型及容錯(cuò)

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【摘要】：高效的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度和容錯(cuò)機(jī)制是高性能計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)之一,已有的方法難以高效擴(kuò)展到大規(guī)模環(huán)境.針對(duì)該問(wèn)題,提出了基于N層排隊(duì)理論的高可擴(kuò)展動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度模型,為程序員提供簡(jiǎn)潔的并行編程框架,有效降低了編程負(fù)擔(dān);使用泊松過(guò)程相關(guān)理論分析了任務(wù)申請(qǐng)的平均等待時(shí)間,通過(guò)給定的閾值進(jìn)行決策分層;結(jié)合局部感知的輕量級(jí)降級(jí)模型,可有效降低大規(guī)模并行課題的容錯(cuò)開(kāi)銷(xiāo),提高系統(tǒng)的可用性.Micro Benchmark在神威藍(lán)光32 768核環(huán)境下測(cè)試表明,對(duì)于平均執(zhí)行時(shí)間為3.4s的短任務(wù),基于N層排隊(duì)理論的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度模型可擴(kuò)展性很好,調(diào)度開(kāi)銷(xiāo)是傳統(tǒng)模型的7.2%;藥物軟件DOCK在16 384核環(huán)境下的整體性能比該軟件原有的任務(wù)調(diào)度提升34.3%;局部感知的輕量級(jí)降級(jí)模型具有故障后損失小的特點(diǎn),DOCK的測(cè)試表明比傳統(tǒng)容錯(cuò)方法執(zhí)行時(shí)間減少3.75%~5.13%.
【作者單位】： 江南計(jì)算技術(shù)研究所;國(guó)家并行計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 排隊(duì)理論 動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度 編程框架 容錯(cuò) 輕量級(jí)降級(jí)
【基金】：國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012AA010903) 計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(CARCH201403)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP338.6
【正文快照】： 近年來(lái),高性能計(jì)算技術(shù)發(fā)展迅猛,高端并行系統(tǒng)的規(guī)模日益龐大,為大規(guī)模并行應(yīng)用課題的高效解算奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ).高性能計(jì)算系統(tǒng)可提供強(qiáng)大的計(jì)算能力,但其規(guī)模和復(fù)雜性給并行應(yīng)用的高效運(yùn)行帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在可擴(kuò)展性和容錯(cuò)2個(gè)方面.大規(guī)模并行應(yīng)用可分為數(shù)據(jù)并行和任

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6 張彪;基于BOINC的分布式任務(wù)調(diào)度模型研究[D];華東理工大學(xué);2013年

7 崔悅;基于負(fù)載均衡的節(jié)能任務(wù)調(diào)度模型及其算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：541038