本文選題：眾核處理器 + 大數(shù)據(jù)應用　； 參考：《清華大學學報(自然科學版)》2017年03期

【摘要】：具有高通量特征的大數(shù)據(jù)應用已成為目前數(shù)據(jù)中心的主流應用,這些應用在傳統(tǒng)處理器平臺上的運行效率不高,原因之一是任務調(diào)度的低效。針對高通量應用的一些典型特征以及現(xiàn)有任務竊取算法的不足,該文提出一種程序行為和環(huán)境感知的任務調(diào)度機制,通過軟硬件結(jié)合實現(xiàn)了處理器核的分區(qū)管理和任務的分級調(diào)度,減小了不同應用之間因爭用共享資源對性能產(chǎn)生的不利影響,同時利用線程相似度高的特點提高指令緩存的命中率,從而提升系統(tǒng)的整體吞吐率。初步的模擬評估表明:該算法在混合負載情況下性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有算法的,在測試的混合負載中平均優(yōu)于現(xiàn)有算法20%。
[Abstract]:Big data applications with high throughput characteristics have become the mainstream applications in data centers at present. The efficiency of these applications on traditional processor platforms is not high. One of the reasons is the low efficiency of task scheduling. Aiming at some typical characteristics of high-throughput applications and the shortcomings of existing task theft algorithms, this paper proposes a task scheduling mechanism based on program behavior and environment awareness. The partition management of processor core and the hierarchical scheduling of tasks are realized through the combination of software and hardware, and the adverse impact on performance caused by competing shared resources among different applications is reduced. At the same time, the high thread similarity is used to improve the hit rate of instruction cache, so as to improve the overall throughput of the system. The preliminary simulation results show that the performance of the algorithm is obviously better than that of the existing algorithm in the case of mixed load, and the average performance of the proposed algorithm is better than that of the existing algorithm 20 in the tested hybrid load.
【作者單位】： 首都師范大學信息工程學院;中國科學院計算技術研究所計算機體系結(jié)構國家重點實驗室;
【基金】：北京市自然科學基金資助項目(4143060) 計算機體系結(jié)構國家重點實驗室開放課題項目(CARCH201503)
【分類號】：TP332

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