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文檔簡介
1、異構(gòu)多核處理器系統(tǒng)將不止一種類型的內(nèi)核集成在一起,可以同時發(fā)揮不同類型核心的長處,加快程序的執(zhí)行速度并降低系統(tǒng)功耗。為提高異構(gòu)CMP任務(wù)調(diào)度執(zhí)行效率,充分發(fā)揮異構(gòu)CMP的異構(gòu)性和并行能力,設(shè)計一種適合異構(gòu)多核CMP平臺上依賴任務(wù)調(diào)度算法,盡可能提高異構(gòu)CMP系統(tǒng)資源利用率和吞吐量,是一個重要而現(xiàn)實的熱點問題。
本文通過對多核處理器任務(wù)調(diào)度及其現(xiàn)有算法進行分析,提出一種基于啟發(fā)式蟻群的異構(gòu) CMP任務(wù)調(diào)度算法—H2IACOTS。
2、該算法包括兩個步驟:首先利用表調(diào)度算法CPOP生成一個高質(zhì)量的調(diào)度序列,將此調(diào)度序列轉(zhuǎn)化成蟻群算法所需要的搜索路徑上的信息素初始分布;然后利用本文提出的蟻群算法的正反饋、全局收斂的優(yōu)勢求取最優(yōu)任務(wù)調(diào)度。為了進一步提高算法效率,本文還引入遺傳算法的突變特性,對局部蟻群算法局部搜索進行優(yōu)化,提高算法的搜索速度。H2IACOTS算法使用了啟發(fā)式算法和蟻群算法相結(jié)合的方法,發(fā)揮了啟發(fā)式算法和蟻群算法在任務(wù)調(diào)度算法的各自優(yōu)勢,又克服了啟發(fā)式算法不
3、能得出最優(yōu)解的缺陷以及蟻群算法初始信息匱乏和陷入“早熟”現(xiàn)象的不足,并且在算法中提出了利用遺傳算法突變特性對蟻群算法進行局部優(yōu)化,改善整個群體性能,減少計算時間。
為了證明該算法在異構(gòu)系統(tǒng)依賴任務(wù)調(diào)度問題上的適用性和高效性,實驗采用隨機生成不同特點的任務(wù)圖集合和不同的硬件條件即處理器內(nèi)核個數(shù)作為算法測試輸入,并在Matlab平臺編程實現(xiàn)該算法,對H2IACOTS算法各參數(shù)范圍的選取進行探索,驗證算法的收斂性能和任務(wù)調(diào)度時間。實
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