當(dāng)今計(jì)算機(jī)系統(tǒng)廣泛采用GPU（Graphics Processing Unit）來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最大性能,但其能耗直接影響運(yùn)行成本、可維護(hù)性,還會(huì)造成環(huán)境問(wèn)題,這引起了研究人員、計(jì)算機(jī)架構(gòu)師和開(kāi)發(fā)人員的廣泛關(guān)注.為解決能耗問(wèn)題,提出一種BATS（Balanced Average Time Scheduling）調(diào)度方法,通過(guò)合理分配各個(gè)GPU上的任務(wù)來(lái)減少系統(tǒng)能耗.該方法首先獲取任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、任務(wù)數(shù)量以及系統(tǒng)中可用的GPU數(shù)量;其次,利用上述信息以均分思想和折半方法對(duì)任務(wù)按執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行分配;最后在典型平臺(tái)上驗(yàn)證所提出的BATS方法 .實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,BATS平均節(jié)省8. 6%的能量,證明BATS方法是有效的、合理的、可行的. 

【文章來(lái)源】：南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2020,56(02)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

任務(wù)量與執(zhí)行時(shí)間的關(guān)系

圖2展示了BATS方法在CaseA輸入規(guī)模情況下對(duì)單個(gè)GPU的內(nèi)存變化情況，共經(jīng)歷四次循環(huán)分配：第一次循環(huán)分配序號(hào)1～7的任務(wù)；第二次循環(huán)分配序號(hào)8～11的任務(wù)；第三次循環(huán)分配序號(hào)12～16的任務(wù)；第四次循環(huán)分配序號(hào)17～18的任務(wù).總體上看，分配任務(wù)越多，內(nèi)存占用量越大.在序號(hào)1～7的任務(wù)分配中，內(nèi)存分配量有突然增加的趨勢(shì)，而后面的內(nèi)存分配量的增加相對(duì)平緩，原因在于BATS方法的分配以時(shí)間為主而非以內(nèi)存占用量為主.圖3至圖5展示了四個(gè)任務(wù)在不同的調(diào)度策略以及不同輸入情況下各個(gè)處理器平均執(zhí)行時(shí)間的比率.

圖3展示了對(duì)應(yīng)表3中CaseA輸入規(guī)模在任務(wù)數(shù)量為80個(gè)時(shí)各個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)間的比率.可以看出，AA方法的處理器有34.50%執(zhí)行時(shí)間的差距，最大的執(zhí)行時(shí)間比率為46.38%，最小的執(zhí)行時(shí)間比率為11.88%.FF和PH方法中存在17.47%的時(shí)間差距，最大的執(zhí)行時(shí)間比率為35.92%，最小的執(zhí)行時(shí)間比率為18.45%.BATS方法中有0.02%的時(shí)間差距，最大的執(zhí)行時(shí)間比率為25.01%，最小的執(zhí)行時(shí)間比率為24.99%.由執(zhí)行時(shí)間的差別可以看出，BATS方法給四個(gè)GPU分配的任務(wù)是較均勻的，使得執(zhí)行整體任務(wù)所消耗的時(shí)間較少，從側(cè)面驗(yàn)證了表3中BATS方法在CaseA輸入規(guī)模下功耗較小的原因.圖4展示了對(duì)應(yīng)于表3中CaseB輸入規(guī)模的各個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)間的比率.可以看出，AA方法中的最大的執(zhí)行時(shí)間和最小的執(zhí)行時(shí)間相差31.68%,FF和PH方法中的最大的執(zhí)行時(shí)間和最小的執(zhí)行時(shí)間相差17.53%，而B(niǎo)ATS方法中的最大比率和最小比率兩者只相差0.12%.由執(zhí)行時(shí)間的差別可以看出，BATS方法給四個(gè)GPU分配的任務(wù)是比較均勻的，使得執(zhí)行整體任務(wù)所消耗的時(shí)間較少，從側(cè)面驗(yàn)證了表3中BATS方法在CaseB輸入規(guī)模下功耗較小的原因.


本文編號(hào)：3318623