本文關(guān)鍵詞：多核平臺軟件算法優(yōu)化的研究　出處：《吉林大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 多核處理器 路徑規(guī)劃 算法優(yōu)化 任務(wù)調(diào)度

【摘要】：由于半導體技術(shù)的進步使得處理器制造商可以在芯片上集成越來越多的核心,多核處理器已經(jīng)成為當前主流處理器,并且有核心數(shù)量越來越多的趨勢。這是因為多核處理器可以在較低的時鐘頻率下提供較高的性能,因此具有天然的發(fā)展優(yōu)勢。隨著多核處理器的革新,人們對多核上的軟件應用開始出現(xiàn)更高的期望。應用層軟件通過操作系統(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu),因此面對底層硬件的變化,如何有效地利用多核處理器的優(yōu)勢是軟件發(fā)展面臨的主要問題。多核軟件分為多核操作系統(tǒng)軟件和多核應用軟件,兩種類型的軟件在發(fā)展過程中需要解決的問題存在一定差異性。本文致力于研究多核平臺軟件算法的優(yōu)化問題,針對多核平臺上操作系統(tǒng)軟件的調(diào)度算法和應用軟件并行化兩個領(lǐng)域進行了優(yōu)化工作,以提高系統(tǒng)的性能、增加系統(tǒng)的利用率,減少系統(tǒng)的瓶頸。本文在以下三個方面做了研究:1.針對異構(gòu)多核處理器上的操作系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問題,提出一種類型匹配MTSA(Match Type Scheduling Algorithm)調(diào)度算法。多核處理器中異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)可以集成性能和功能不對稱的核心,可以用較低的成本實現(xiàn)高性能和低性能的線程并行執(zhí)行,因此具有較多的研究價值。但這種結(jié)構(gòu)對操作系統(tǒng)軟件設(shè)計提出了較高的要求,任務(wù)調(diào)度是其中一個關(guān)鍵問題。本文定義一個關(guān)鍵指標:用來描述應用程序類型的匹配類型因子F。提出的MTSA調(diào)度算法通過動態(tài)采樣監(jiān)測,計算應用程序的匹配類型因子F,分配適合程序的核心處理器。同時,在應用程序執(zhí)行過程中F是不斷變化的,MTSA調(diào)度算法能夠動態(tài)調(diào)整與應用程序匹配的核心類型,進行線程遷移,因此可以最大化系統(tǒng)吞吐量。在實驗平臺上仿真的結(jié)果表明:MTSA調(diào)度算法能夠影響操作系統(tǒng)的調(diào)度器為應用程序選擇合適的處理核心,根據(jù)應用程序的匹配類型因子F匹配硬件上的核心處理器,以達到執(zhí)行負載平衡,提高整體任務(wù)的完成速度,為用戶節(jié)省時間的目的。與其他同類算法比較,性能提高8%左右。2.針對Dijkstra算法進行優(yōu)化,提出一個針對多核平臺的并行PO-Dijkstra(Parallel Optimization-Dijkstra)算法。多核硬件的發(fā)展,為許多應用軟件算法提供了新的發(fā)展機遇,尤其是計算量較大的算法獲得了很大的提升空間。近年隨著我國車輛數(shù)據(jù)的急劇增加、道路建設(shè)的發(fā)展,道路導航系統(tǒng)成為路徑規(guī)劃算法的熱門應用之一。Dijkstra算法是一種經(jīng)典的圖論理論算法,經(jīng)常應用于最短路徑分析。但是由于Dijkstra算法的遍歷節(jié)點多,計算量大,成為其應用的主要瓶頸。多核處理器的出現(xiàn)為并行計算快速發(fā)展提供了硬件基礎(chǔ)。因此,因大量計算受限的Dijkstra最短路徑規(guī)劃算法出現(xiàn)了新的發(fā)展空間。這里提出一種針對多核平臺的并行化PO-Dijkstra算法,通過多線程程序設(shè)計工具Open MP,將經(jīng)典的Dijkstra算法進行拆分、并行。同時考慮到線程拆分是需要消耗一定資源的,因此PO-Dijkstra算法根據(jù)結(jié)點總數(shù)K、核心數(shù)M和CPU主頻速度三個參數(shù)進行自適應調(diào)節(jié)優(yōu)化。在兩種硬件實驗平臺上對PO-Dijkstra算法與經(jīng)典的Dijkstra算法在總體完成時間上進行了比較。實驗表明:PO-Dijkstra算法在速度上有了明顯的提升,根據(jù)節(jié)點數(shù)目的不同,完成時間可以提升20%-40%之間。3.優(yōu)化多核平臺的數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)調(diào)度,提出改進粒子群的IPSOTS(Improved Particle Swarm Optimization Task Scheduling)調(diào)度算法。隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,多媒體傳輸和播放技術(shù)出現(xiàn)了前所未有的快速發(fā)展。但由于多媒體技術(shù)涉及到的數(shù)據(jù)量非常龐大,同時對播放順序和時間限制具有嚴格的要求,因此,多媒體數(shù)據(jù)通常用多核處理器進行處理。多核處理器為提高多媒體數(shù)據(jù)的處理性能提供了有力保障,在多核心的環(huán)境中,如何充分利用帶寬資源,優(yōu)化多媒體的數(shù)據(jù)動態(tài)任務(wù)調(diào)度方法,具有極其重要的現(xiàn)實意義。本文通過對多核平臺的多媒體數(shù)據(jù)動態(tài)任務(wù)調(diào)度方法的研究,提出了多媒體數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度的系統(tǒng)模型和任務(wù)模型。在此基礎(chǔ)上,提出了改進粒子群的IPSOTS任務(wù)調(diào)度算法。通過將任務(wù)按照該任務(wù)調(diào)度策略分配給處理器,對動態(tài)任務(wù)調(diào)度結(jié)果優(yōu)化。IPSOTS任務(wù)調(diào)度算法獲取的任務(wù)節(jié)點集合,能夠具有最小的傳輸時間。仿真實驗結(jié)果表明:IPSOTS任務(wù)調(diào)度算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法比較,具有很高的調(diào)度性能,縮短播放延遲時間,系統(tǒng)的吞吐率提高了15%。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP301.6

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