【摘要】：分布式環(huán)境是高性能計算領(lǐng)域的研究熱點,它能夠利用分散的機器資源,協(xié)同完成大型計算任務(wù)。但分布式系統(tǒng)的規(guī)模,常常會因機器的加入或退出發(fā)生改變,進而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)也隨之變化。如何保證分布式系統(tǒng)快速適應(yīng)新的拓撲結(jié)構(gòu),并繼續(xù)完成待執(zhí)行任務(wù)是不可忽視的問題。并行模型作為分布式系統(tǒng)發(fā)展的主推之力,為高維度、大批量的任務(wù)提供了執(zhí)行模板。隨著分布式計算環(huán)境從同構(gòu)向異構(gòu)的轉(zhuǎn)變,采取怎樣的并行模型才能更好的發(fā)揮分布式系統(tǒng)的潛能,以簡約的配置維護達到更高的執(zhí)行效率,仍是目前主要的研究方向。Pi演算能夠根據(jù)通道鏈接的動態(tài)改變,反映通信拓撲結(jié)構(gòu)的變化,適合描述結(jié)構(gòu)易變的分布式系統(tǒng),且具備強大的數(shù)學(xué)理論定理,是驗證并行模型正確性的有力手段。移動Agent能夠在異構(gòu)機器間進行無障礙遷移,自主地完成計算、檢索和收集信息等一系列活動。由于移動Agent具備智能性,減輕了數(shù)據(jù)同步過程產(chǎn)生的通信開銷,使得分布式系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的效率得到了進一步提升。本文通過對分布式系統(tǒng)、移動Agent和Pi演算的研究,提出了基于Pi演算的分布式多Agent模型,即PDMA(Pi-calculus-based Distributed Multiply Agents)模型。具體工作如下:1.確定模型的總體設(shè)計。提出以雙重、動態(tài)和高效為核心,雙重是指在機器間和機器內(nèi)均觸發(fā)并行進程;動態(tài)是指根據(jù)任務(wù)量動態(tài)調(diào)整集群規(guī)模、根據(jù)機器性能動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配比;高效是指按照機器性能的優(yōu)先級合理分配任務(wù)。針對機器性能的評定,采取了穩(wěn)定因子和變動因子雙標(biāo)準(zhǔn),使得性能的評估值更加合理。2.構(gòu)建模型并驗證。利用Pi演算的進程形式代表PDMA模型的各邏輯部件,并依靠通道維系部件間的通信和Agent間的合作。Pi演算中的通道具備動態(tài)性、無限性、易變更性和持續(xù)存在性,使得數(shù)據(jù)傳遞的過程較傳統(tǒng)方式更具優(yōu)勢。之后,根據(jù)Pi演算提供的弱互模擬定理,對PDMA模型進行驗證,確保模型在理論層面是正確的。3.編程實現(xiàn)模型。NPict(Nomadic Pict)編程語言是基于Pi演算而定義的并行語言,能夠貼切的實現(xiàn)Pi演算建立的模型。因此,本文采用NPict語言對PDMA模型進行實現(xiàn)。首先,利用NPict提供的發(fā)布與訂閱功能實現(xiàn)任務(wù)向模型注冊的過程;之后,根據(jù)任務(wù)量動態(tài)創(chuàng)建Agent;最后,依據(jù)Agent操作規(guī)則和通道使用規(guī)則,達到分布式多Agent合作完成任務(wù)的目的。4.明確實驗例。用NPict語言分別實現(xiàn)PDMA模型、BSP模型和串行計算過程。通過對比PDMA模型與BSP模型的任務(wù)執(zhí)行時間,來說明PDMA模型在執(zhí)行層面的高效性;通過對比PDMA模型與串行模型的執(zhí)行跨度加速比,來說明PDMA模型在并行層面的可行性。通過實驗結(jié)果對比,可以發(fā)現(xiàn)在面對大批量數(shù)據(jù)任務(wù)時,PDMA模型的效率較BSP模型、串行模型都要高。也就是說,將Pi演算和Agent技術(shù)融合應(yīng)用于分布式計算系統(tǒng)能夠降低任務(wù)的執(zhí)行開銷。
【圖文】：

分 別 對 應(yīng) 著 P → P ' = new y + z ( w) .w y ) | z v| 0)。此時，P '中不 P ''中還有歸約基 z v 和 z ( w )，， P ''會發(fā)y)| 0| 0)�？梢钥闯�，進程 P 最終會有兩種不同的y v | x z)，或是 P → P '' → P ''' = new z(時，也突出了交互的不確定性，因此在使算較為出眾的方面，其表現(xiàn)形式是在活進程間的關(guān)系。為了更好的理解，下面通進程 P、Q、R。在 P 和 Q 中存在受囿的即 new x(P | Q ) |R，狀態(tài)圖如圖 2.1 所示

以此規(guī)則循環(huán)，直到找到的結(jié)點是出節(jié)點就結(jié)束。該過程中找到的所有節(jié)點構(gòu)成了該 DAG 圖的關(guān)鍵路徑。經(jīng)過證明，在 DAG 圖中一定存在一條這樣的路徑。圖2.3是確定關(guān)鍵路徑的示意圖，其中節(jié)點旁的數(shù)字代表該節(jié)點的優(yōu)先級值，則以圓形作為線段末端所組成的路徑就是該 DAG 圖的關(guān)鍵路徑，關(guān)鍵路徑所連接的節(jié)點為關(guān)鍵節(jié)點。需要注意的是處于同一層的任務(wù)節(jié)點中，可能有多個滿足關(guān)鍵路徑上節(jié)點優(yōu)先級值的節(jié)點，針對這種情況，算法會采用隨機選擇的方式，在圖 2.3 中選擇了節(jié)點標(biāo)號較小的任務(wù)節(jié)點。圖 2.3 關(guān)鍵路徑示意圖
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.02

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本文編號：2654325