多核计算系统中任务调度技术研究

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1、ResearchontheTaskSchedulingontheMultiprocessorComputingSystem2011年4月IIllUUI380本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。．答辩委员会签名：(工作单位、职称)主席：坍忻鳓委员：，神可橼訾城出嘲廖胗兹郴伽魄太蚕(刁强投导师：多、怯友、吾胆渺炙犷冽缎．独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得金8巴

2、王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：司炯日签字El期：佃If年钎月t7学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解金壁王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权金妲王些太堂可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文者签名：司碉签字日期：佃11年午

3、月"61E1日学位论文作者毕业后去向：I：作单位：通讯地址：导师签名：纠众久签字日期：刀11年够月易7电话：邮编：多核计算系统中任务调度技术研究摘要在多核系统中，负载不平衡的现象无法避免，要很好地发挥出多个处理器的性能，必须保证分配到各个处理器上的任务有一个很好的负载平衡。否则一些处理机处于重载状态时，另一些处理机却处于轻载或者闲置状态，这样就无法发挥出多核处理器的优势来。这种负载的不平衡会直接影响多核系统的整体性能。而手动分解并调度任务的方法并不可取，不仅速度慢，而且计算过程繁杂，人工难以承受。本文用遗传算法的调度策略，以大维度矩阵求逆和任务目

4、标成像的数据处理过程为对象，探索在多核中如何完成任务的均衡分配问题，以达到加速效果。算法利用系统资源的弹性，自动搜寻可以并行的子任务并将其合理地分配到相应计算节点中，提高了多核系统资源调度性能，实现了对用户提交的任务的优化调度，达到了均衡系统各处理器计算负载和提高多核系统的总体性能的目标。论文的主要内容和取得的成果如下：1．参考并扩展了基于二维网格结构的NoC(NetworkonChip)同构多核系统。2．根据并行算法的理论，找到了一种匹配的遗传算法，在MATLAB中设计并实现该遗传算法，并将经遗传算法优化过的大矩阵求逆工程映射到二维网格NOC多

5、核系统中。3．分析了典型数据处理系统的数据处理过程，探索数据处理过程中的并行度，设计并行计算方案和算法，并将其映射到二维网格NoC多核系统中，充分发挥多核系统的并行能力，提高了数据处理速度。关键词：多核处理器；遗传算法；任务调度；矩阵求逆；数据处理theTaskSchedulingollMultiprocessorComputingSystemABSTRACTocessorsystem，theproblemofloadunbalancingcannotbeavoided·achprocessor’sperformance，wehavetomake

6、surethattheyalladbalancing，orelse，ifsomeprocessorsareinheavyloadwhileothersareinidle，thesystem’Sadvantagecannotworkout，therefore，suchloadunbalancingproblemcanaffectmulti—processorsystem’Sintegralperformancedirectly．Onotherhand，manualdecomposingandschedulingisnotadvisablebecau

7、seitisnotonlyslowbutalsotoocomplextobear．Inthispaper，weprovideamethodoftaskschedulingwhichdependsuponakindofgeneticalgorithm，takebigmatrixinversionandimageformationasexamplestoexploremethodsofhowtoachieveaimsofbalancedassignmentandacceleration·Thegeneticalgorithmmakesuseofsys

8、temresources’elasticity，searchesautomaticallysub．taskswhichareparall