本發(fā)明屬于調(diào)度算法，特別涉及基于改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣的異構(gòu)計(jì)算列表調(diào)度算法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今計(jì)算技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，計(jì)算密集型任務(wù)在高性能計(jì)算和科學(xué)研究領(lǐng)域越來越普遍，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、圖像和視頻處理等領(lǐng)域。然而，這類任務(wù)涉及復(fù)雜的計(jì)算操作，對處理器的計(jì)算能力要求極高，由于計(jì)算資源的局限性，傳統(tǒng)的單一類型處理單元難以高效處理。因此，各類科學(xué)研究和工業(yè)應(yīng)用已經(jīng)廣泛引入了異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)。通過利用不同類型的處理單元（如cpu、gpu、fpga等）各自的優(yōu)勢來協(xié)同處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)不僅能夠提高計(jì)算效率，還能顯著降低能耗，滿足各類計(jì)算密集型任務(wù)的需求。異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的引入帶來了巨大的性能提升，但同時(shí)也增加了任務(wù)調(diào)度的復(fù)雜性。不同類型的處理單元具有不同的計(jì)算能力、內(nèi)存架構(gòu)和通信延遲，這使得任務(wù)的合理分配變得尤為重要。有效的任務(wù)調(diào)度不僅需要考慮任務(wù)的計(jì)算需求和處理單元的特性，還需要優(yōu)化任務(wù)的執(zhí)行順序和資源分配，以確保所有任務(wù)能夠在合適的時(shí)間由合適的處理器完成。尤其在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，這一目標(biāo)尤為復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樾枰胶獠煌幚韱卧g的負(fù)載，最大化資源利用率。任務(wù)調(diào)度是公認(rèn)的np完全問題，啟發(fā)式的算法通常用于在可接受的時(shí)間內(nèi)獲得合理的解決方案，列表調(diào)度算法作為一種有效的啟發(fā)式調(diào)度策略，通過為任務(wù)設(shè)定優(yōu)先級，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則將每個(gè)任務(wù)分配給最合適的處理器，在異構(gòu)系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。這種方法簡潔高效，能夠在短時(shí)間內(nèi)生成高質(zhì)量的調(diào)度方案，從而優(yōu)化任務(wù)的執(zhí)行順序和調(diào)度效率。

2、然而，現(xiàn)有算法對計(jì)算密集型任務(wù)的高執(zhí)行成本方面不夠重視，從而將這些任務(wù)分配給性能較低的處理器，造成處理器過載或閑置，進(jìn)而導(dǎo)致調(diào)度效率低下和資源利用不均衡。目前，在異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中，有效的任務(wù)調(diào)度對于優(yōu)化資源利用和提高系統(tǒng)效率至關(guān)重要?，F(xiàn)有算法存在一定問題，特別是對計(jì)算密集型任務(wù)的計(jì)算成本不夠重視，并且在處理器選擇時(shí)未能充分考慮負(fù)載均衡。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出基于改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣的異構(gòu)計(jì)算列表調(diào)度算法，該算法能夠提高異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中計(jì)算密集型任務(wù)的調(diào)度效率，解決了上述問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、基于改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣的異構(gòu)計(jì)算列表調(diào)度算法，包括任務(wù)優(yōu)先級階段和處理器選擇階段，其中，任務(wù)優(yōu)先級階段采用改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣代表任務(wù)在處理器上執(zhí)行時(shí)，任務(wù)到退出任務(wù)的最短路徑的最大值，并包含了任務(wù)的平均執(zhí)行成本，bpcm矩陣的計(jì)算方式如下：

4、；

5、其中，當(dāng)時(shí)，，對于退出任務(wù)，=；

6、在處理器選擇階段中，當(dāng)任務(wù)的出度超過處理器數(shù)量時(shí)，選擇最小eft值的處理器來執(zhí)行任務(wù)，否則，計(jì)算處理器上每個(gè)任務(wù)的值，它是和的總和，定義如下：

7、

8、然后，選擇最小的處理器執(zhí)行任務(wù)。

9、通過上述技術(shù)方案，第一個(gè)公式：通過考慮任務(wù)的平均執(zhí)行成本，改進(jìn)的bpcm計(jì)算方式，能夠優(yōu)化任務(wù)優(yōu)先級排序；第二個(gè)公式，通過考慮處理器選擇策略，來為任務(wù)找到最合適的處理器；兩者旨在優(yōu)化整體調(diào)度性能。

10、可選的，在任務(wù)優(yōu)先級階段，首先計(jì)算每個(gè)任務(wù)的平均bpcm值，用表示，定義如下：

11、；

12、其中，p是處理器的數(shù)量，根據(jù)對任務(wù)進(jìn)行降序排列。

13、通過上述技術(shù)方案，通過計(jì)算平均bpcm值，可以平衡任務(wù)的執(zhí)行代價(jià)，避免過分依賴某一個(gè)處理器的極端性能表現(xiàn)。為后續(xù)的任務(wù)優(yōu)先級排序提供依據(jù)，旨在優(yōu)化整體調(diào)度性能。

14、采用了上述技術(shù)方案后，本發(fā)明的有益效果是：

15、本發(fā)明提出了一種新的應(yīng)用于異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的列表調(diào)度算法，該算法在任務(wù)優(yōu)先級和處理器選擇階段引入預(yù)測機(jī)制，旨在通過考慮計(jì)算密集型任務(wù)的平均計(jì)算成本和出度來平衡負(fù)載，主要包括：（1）提出了一種新的基于列表調(diào)度的平衡預(yù)測優(yōu)先級任務(wù)調(diào)度算法（bppts），旨在最小化任務(wù)流的調(diào)度時(shí)間。同時(shí)，算法保持了??(??2??)的復(fù)雜度。

16、（2）提出新的計(jì)算矩陣—bpcm，它以處理器執(zhí)行代價(jià)和任務(wù)依賴關(guān)系為基礎(chǔ)，計(jì)算每個(gè)任務(wù)在不同處理器上的預(yù)測成本，精確評估任務(wù)的計(jì)算需求，旨在優(yōu)化任務(wù)調(diào)度和資源分配。

17、（3）基于bpcm的任務(wù)優(yōu)先級排序，bpcm考慮了任務(wù)的平均計(jì)算成本，旨在優(yōu)化計(jì)算密集型任務(wù)的調(diào)度效率。

18、（4）研究了一種新的處理器選擇策略。該算法充分考慮了任務(wù)的出度特征，以確保高效利用處理器資源，實(shí)現(xiàn)最佳負(fù)載均衡。

19、本發(fā)明中的bppts算法包括兩個(gè)關(guān)鍵階段。首先，在任務(wù)優(yōu)先級排序階段，考慮了任務(wù)的平均計(jì)算成本，高效評估每個(gè)任務(wù)的計(jì)算需求，以確定任務(wù)優(yōu)先級的排序。其次，在處理器選擇階段，算法通過考慮每個(gè)任務(wù)的出度，即后繼任務(wù)的數(shù)量，優(yōu)化任務(wù)與處理器之間的映射關(guān)系，減少后續(xù)任務(wù)的等待時(shí)間，避免將高計(jì)算需求任務(wù)分配給低性能處理器所引起的處理器過載或閑置問題，有效改善了負(fù)載均衡和調(diào)度效率。

技術(shù)特征：

1.基于改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣的異構(gòu)計(jì)算列表調(diào)度算法，其特征在于，包括任務(wù)優(yōu)先級階段和處理器選擇階段，其中，任務(wù)優(yōu)先級階段采用改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣代表任務(wù)在處理器上執(zhí)行時(shí)，任務(wù)到退出任務(wù)的最短路徑的最大值，并包含了任務(wù)的平均執(zhí)行成本，bpcm矩陣的計(jì)算方式如下：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣的異構(gòu)計(jì)算列表調(diào)度算法，其特征在于，在任務(wù)優(yōu)先級階段，首先計(jì)算每個(gè)任務(wù)的平均bpcm值，用表示，定義如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于調(diào)度算法技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于改進(jìn)的預(yù)測成本矩陣的異構(gòu)計(jì)算列表調(diào)度算法。本發(fā)明中的BPPTS算法包括兩個(gè)關(guān)鍵階段。首先，在任務(wù)優(yōu)先級排序階段，考慮了任務(wù)的平均計(jì)算成本，高效評估每個(gè)任務(wù)的計(jì)算需求，以確定任務(wù)優(yōu)先級的排序。其次，在處理器選擇階段，算法通過考慮每個(gè)任務(wù)的出度，即后繼任務(wù)的數(shù)量，優(yōu)化任務(wù)與處理器之間的映射關(guān)系，減少后續(xù)任務(wù)的等待時(shí)間，避免將高計(jì)算需求任務(wù)分配給低性能處理器所引起的處理器過載或閑置問題，有效改善了負(fù)載均衡和調(diào)度效率。

技術(shù)研發(fā)人員：龐善臣,王昊淵,王敏,董玉坤,高子軼,唐士凱
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國石油大學(xué)（華東）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2