多核處理器映射關鍵技術研究——基于細粒度融合的任務劃分算法研究.pdf

1、隨著多核處理器技術的不斷發(fā)展，軟件人工并行化的代價越來越高。如何在有限的硬件資源上實現(xiàn)高性能的程序是擺在面前的一大難題。為了緩解這一問題，我們采用了自動并行化的思路對程序的內(nèi)在并行性進行挖掘，通過任務劃分得到可執(zhí)行的高性能程序。
　　多核任務劃分是一個NP-Hard問題，而且隨著自動并行化工具對原串行程序（例如C程序）進行深層次的并行性挖掘時，因此必然產(chǎn)生細粒度的任務依賴圖。而且隨著任務粒度的減小，對后續(xù)算法的要求越來越高。

2、>　　聚類分析是一種常見的無監(jiān)督學習算法，而任務劃分本身也缺乏足夠的先驗信息，而目標都是將對象進行歸類，因此兩者有著天然的相似性。本文通過分析和設計，將聚類的思想應用到了任務劃分中，并且在設計的過程中重新考慮了任務粒度的定義、任務距離函數(shù)、聚類的過程，量化了各個性能指標，將任務圖進行特定的數(shù)據(jù)化表示，實現(xiàn)了對任務圖的有效劃分，并且能夠輸出聚類后的直觀結果，各個性能指標。本論文將這些工作集成到一個軟件工具中。試驗表明:本論文工作能夠獲得較