本文關(guān)鍵詞：多核平臺(tái)軟件算法優(yōu)化的研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：由于半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步使得處理器制造商可以在芯片上集成越來越多的核心,多核處理器已經(jīng)成為當(dāng)前主流處理器,并且有核心數(shù)量越來越多的趨勢(shì)。這是因?yàn)槎嗪颂幚砥骺梢栽谳^低的時(shí)鐘頻率下提供較高的性能,因此具有天然的發(fā)展優(yōu)勢(shì)。隨著多核處理器的革新,人們對(duì)多核上的軟件應(yīng)用開始出現(xiàn)更高的期望。應(yīng)用層軟件通過操作系統(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu),因此面對(duì)底層硬件的變化,如何有效地利用多核處理器的優(yōu)勢(shì)是軟件發(fā)展面臨的主要問題。多核軟件分為多核操作系統(tǒng)軟件和多核應(yīng)用軟件,兩種類型的軟件在發(fā)展過程中需要解決的問題存在一定差異性。本文致力于研究多核平臺(tái)軟件算法的優(yōu)化問題,針對(duì)多核平臺(tái)上操作系統(tǒng)軟件的調(diào)度算法和應(yīng)用軟件并行化兩個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了優(yōu)化工作,以提高系統(tǒng)的性能、增加系統(tǒng)的利用率,減少系統(tǒng)的瓶頸。本文在以下三個(gè)方面做了研究:1.針對(duì)異構(gòu)多核處理器上的操作系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問題,提出一種類型匹配MTSA(Match Type Scheduling Algorithm)調(diào)度算法。多核處理器中異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)可以集成性能和功能不對(duì)稱的核心,可以用較低的成本實(shí)現(xiàn)高性能和低性能的線程并行執(zhí)行,因此具有較多的研究價(jià)值。但這種結(jié)構(gòu)對(duì)操作系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)提出了較高的要求,任務(wù)調(diào)度是其中一個(gè)關(guān)鍵問題。本文定義一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):用來描述應(yīng)用程序類型的匹配類型因子F。提出的MTSA調(diào)度算法通過動(dòng)態(tài)采樣監(jiān)測(cè),計(jì)算應(yīng)用程序的匹配類型因子F,分配適合程序的核心處理器。同時(shí),在應(yīng)用程序執(zhí)行過程中F是不斷變化的,MTSA調(diào)度算法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整與應(yīng)用程序匹配的核心類型,進(jìn)行線程遷移,因此可以最大化系統(tǒng)吞吐量。在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上仿真的結(jié)果表明:MTSA調(diào)度算法能夠影響操作系統(tǒng)的調(diào)度器為應(yīng)用程序選擇合適的處理核心,根據(jù)應(yīng)用程序的匹配類型因子F匹配硬件上的核心處理器,以達(dá)到執(zhí)行負(fù)載平衡,提高整體任務(wù)的完成速度,為用戶節(jié)省時(shí)間的目的。與其他同類算法比較,性能提高8%左右。2.針對(duì)Dijkstra算法進(jìn)行優(yōu)化,提出一個(gè)針對(duì)多核平臺(tái)的并行PO-Dijkstra(Parallel Optimization-Dijkstra)算法。多核硬件的發(fā)展,為許多應(yīng)用軟件算法提供了新的發(fā)展機(jī)遇,尤其是計(jì)算量較大的算法獲得了很大的提升空間。近年隨著我國車輛數(shù)據(jù)的急劇增加、道路建設(shè)的發(fā)展,道路導(dǎo)航系統(tǒng)成為路徑規(guī)劃算法的熱門應(yīng)用之一。Dijkstra算法是一種經(jīng)典的圖論理論算法,經(jīng)常應(yīng)用于最短路徑分析。但是由于Dijkstra算法的遍歷節(jié)點(diǎn)多,計(jì)算量大,成為其應(yīng)用的主要瓶頸。多核處理器的出現(xiàn)為并行計(jì)算快速發(fā)展提供了硬件基礎(chǔ)。因此,因大量計(jì)算受限的Dijkstra最短路徑規(guī)劃算法出現(xiàn)了新的發(fā)展空間。這里提出一種針對(duì)多核平臺(tái)的并行化PO-Dijkstra算法,通過多線程程序設(shè)計(jì)工具Open MP,將經(jīng)典的Dijkstra算法進(jìn)行拆分、并行。同時(shí)考慮到線程拆分是需要消耗一定資源的,因此PO-Dijkstra算法根據(jù)結(jié)點(diǎn)總數(shù)K、核心數(shù)M和CPU主頻速度三個(gè)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)優(yōu)化。在兩種硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上對(duì)PO-Dijkstra算法與經(jīng)典的Dijkstra算法在總體完成時(shí)間上進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)表明:PO-Dijkstra算法在速度上有了明顯的提升,根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)目的不同,完成時(shí)間可以提升20%-40%之間。3.優(yōu)化多核平臺(tái)的數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)調(diào)度,提出改進(jìn)粒子群的IPSOTS(Improved Particle Swarm Optimization Task Scheduling)調(diào)度算法。隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,多媒體傳輸和播放技術(shù)出現(xiàn)了前所未有的快速發(fā)展。但由于多媒體技術(shù)涉及到的數(shù)據(jù)量非常龐大,同時(shí)對(duì)播放順序和時(shí)間限制具有嚴(yán)格的要求,因此,多媒體數(shù)據(jù)通常用多核處理器進(jìn)行處理。多核處理器為提高多媒體數(shù)據(jù)的處理性能提供了有力保障,在多核心的環(huán)境中,如何充分利用帶寬資源,優(yōu)化多媒體的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度方法,具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文通過對(duì)多核平臺(tái)的多媒體數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度方法的研究,提出了多媒體數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)度的系統(tǒng)模型和任務(wù)模型。在此基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)粒子群的IPSOTS任務(wù)調(diào)度算法。通過將任務(wù)按照該任務(wù)調(diào)度策略分配給處理器,對(duì)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度結(jié)果優(yōu)化。IPSOTS任務(wù)調(diào)度算法獲取的任務(wù)節(jié)點(diǎn)集合,能夠具有最小的傳輸時(shí)間。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:IPSOTS任務(wù)調(diào)度算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法比較,具有很高的調(diào)度性能,縮短播放延遲時(shí)間,系統(tǒng)的吞吐率提高了15%。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP301.6

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