本文關(guān)鍵詞： 異構(gòu)多核處理器 多道程序 程序固有特征 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度模型　出處：《高技術(shù)通訊》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高異構(gòu)多核處理器的性能和資源利用率,研究了優(yōu)化異構(gòu)多核處理器的程序調(diào)度方法。針對異構(gòu)多核處理器的特點,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低開銷程序性能預(yù)測的調(diào)度模型。該調(diào)度模型根據(jù)程序固有特征預(yù)測各個程序在不同處理器核上的性能,然后根據(jù)性能預(yù)測找出程序與處理器核之間的最優(yōu)匹配方案進(jìn)行調(diào)度。試驗證明,該調(diào)度模型對于異構(gòu)多核處理器的性能和能效都取得了很好的提升效果,超過了現(xiàn)有的輪轉(zhuǎn)調(diào)度、抽樣調(diào)度和性能影響評估(PIE)調(diào)度。相比于輪轉(zhuǎn)調(diào)度,該調(diào)度模型在處理器性能和能效上分別取得了13.64%和10.78%的提升。
[Abstract]:In order to improve the performance and resource utilization of heterogeneous multicore processors, a program scheduling method for optimizing heterogeneous multicore processors is studied. A scheduling model for predicting the performance of low overhead programs based on neural network is proposed. The scheduling model predicts the performance of each program on different processor cores according to the inherent characteristics of the program. Then the optimal matching scheme between the program and the processor core is found according to the performance prediction. The experiment shows that the scheduling model can improve the performance and energy efficiency of heterogeneous multi-core processors. More than the existing rotation scheduling, sample scheduling and performance impact assessment (PIEs) scheduling. The scheduling model achieved 13.64% and 10.78% improvements in processor performance and energy efficiency, respectively.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)國家重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);龍芯中科技術(shù)有限公司;
【基金】：國家“核高基”科技重大專項課題(2009ZX01028-002-003,2009ZX01029-001-003,2010ZX01036-001-002,2012ZX01029-001-002-002) 國家自然科學(xué)基金(61221062,61100163,61133004,61173001,61232009,61222204,61432016) 863計劃(2012AA010901,2012AA011002,2012AA012202,2013AA014301)資助項目
【分類號】：TP183;TP332
【正文快照】： 0引言 異構(gòu)多核處理器出于對面積、功耗和性能等方面的綜合考慮,在一個片上系統(tǒng)集成多種不同類型的處理器核,以滿足不同程序各自的硬件資源需求。異構(gòu)多核處理器所面臨的一個最重要的問題是如何把多道程序(nmlti-programmed workload)中并行運(yùn)行的程序各自調(diào)度到最適當(dāng)?shù)奶幚?

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本文編號：1480127