隨著機器學(xué)習(xí)、多媒體等技術(shù)在新興的自動駕駛和邊緣計算領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,應(yīng)用程序?qū)τ嬎隳芰Φ男枨笤絹碓綇娏�。GPU廣泛的普及極大緩解后摩爾定律時代中應(yīng)用程序日漸增長的計算離需求和緩慢發(fā)展的計算機硬件之間的沖突。諸如自動駕駛等實時系統(tǒng)中也開始大量使用GPU作為協(xié)處理器增加計算效率,因此GPU上實時任務(wù)調(diào)度研究受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注。盡管NVIDIA公司在帕斯卡架構(gòu)以及之后的架構(gòu)提供了中斷功能,但是并不支持基于優(yōu)先級的調(diào)度。此外GPU上傳統(tǒng)的最早截止時間優(yōu)先（Earliest Deadline First,EDF）調(diào)度并未考慮到GPU中單個流處理器內(nèi)部的資源利用情況,往往高優(yōu)先級任務(wù)長時間獨占GPU,對整個系統(tǒng)調(diào)度的性能產(chǎn)生影響。而GPU中單個流處理器上能夠并行運行多個應(yīng)用的機制給增加GPU上實時調(diào)度效率提供了機會。本文探索了基于空間共享的EDF調(diào)度策略,設(shè)計了自動化地以EDF為規(guī)則的空間共享任務(wù)調(diào)度框架。通過使用馬爾科夫鏈,利用應(yīng)用的訪存指令比例和訪存延遲,靜態(tài)地計算兩個并行執(zhí)行的應(yīng)用在使用不同資源時的相互影響,結(jié)合實際測試得到最壞執(zhí)行IPC（Instruction Per Clock,即C... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 GPU資源分配優(yōu)化
        1.2.2 GPU多任務(wù)調(diào)度
        1.2.3 GPU實時調(diào)度
    1.3 本文的主要工作
    1.4 論文的章節(jié)安排
第2章 相關(guān)背景
    2.1 GPU硬件架構(gòu)
    2.2 GPU編程模型
    2.3 GPU任務(wù)調(diào)度策略
    2.4 持久化線程技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 并行任務(wù)性能分析
    3.1 非線性的任務(wù)-資源關(guān)系分析
    3.2 基于資源共享的搶占調(diào)度
    3.3 并行任務(wù)的性能競爭
    3.4 本章小結(jié)
第4章 調(diào)度框架設(shè)計
    4.1 相關(guān)假設(shè)
    4.2 靜態(tài)分析階段
        4.2.1 kernel轉(zhuǎn)換和分析
        4.2.2 性能估計器
    4.3 動態(tài)運行階段
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗環(huán)境及結(jié)果分析
    5.1 實驗環(huán)境配置
    5.2 實驗任務(wù)集
    5.3 實驗結(jié)果分析
        5.3.1 性能比較
        5.3.2 開銷分析
        5.3.3 性能估計模型準確性分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種面向高性能計算的性能分析工具設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 張?zhí)祺?  現(xiàn)代計算機. 2019(16)
[2]基于異構(gòu)多核系統(tǒng)的混合關(guān)鍵任務(wù)調(diào)度算法[J]. 趙瑞姣,朱怡安,李聯(lián).  計算機工程. 2018(02)
[3]嵌入式GPU中二級高速緩存的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 杜慧敏,楊超群,季凱柏.  微電子學(xué)與計算機. 2018(02)
[4]面向存儲層次設(shè)計優(yōu)化的GPU程序性能分析[J]. 唐滔,彭林,黃春,楊燦群.  計算機科學(xué). 2017(12)
[5]一種微處理器二級Cache的優(yōu)化設(shè)計[J]. 王思瑤,樊曉椏,肖楠.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2008(09)
[6]軟硬件協(xié)同設(shè)計環(huán)境中性能分析工具的研究與實現(xiàn)[J]. 程煊,欒靜,顧君忠.  計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2005(11)

碩士論文
[1]基于異構(gòu)多處理器的關(guān)鍵任務(wù)調(diào)度平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 劉慕寒.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于近似計算的GPU并行度提升方法[D]. 郝岳明.山東大學(xué) 2019
[3]基于嵌入式異構(gòu)GPU平臺的實時目標檢測系統(tǒng)設(shè)計[D]. 柳佳園.山東大學(xué) 2019
[4]GPU的資源與性能優(yōu)化策略研究[D]. 楊偉光.大連理工大學(xué) 2018
[5]基于YARN的GPU調(diào)度支持及調(diào)度策略研究[D]. 董輝.電子科技大學(xué) 2018



本文編號：3207434