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文檔簡介
1、應(yīng)對從人口膨脹到環(huán)境污染、氣候變化以及水資源短缺等實際需求時,水文科學(xué)的發(fā)展是我國國民經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的堅實基礎(chǔ)和保障。面對解決重大科學(xué)水文問題,大規(guī)模流域的分布式水文模擬計算有著極其重要的作用和地位。然而,面向大規(guī)模流域高分辨率、長歷時、多地理耦合過程的分布式水文模擬計算時,數(shù)據(jù)密集計算問題凸顯,任務(wù)調(diào)度和資源分配存在一定的盲目性。現(xiàn)有的在該領(lǐng)域進(jìn)行的研究中,流域的不同劃分類型采用不同層次的并行計算方法,且模擬單元單一化時,并行效率提升則
2、相當(dāng)有限。歸納起來,存在兩個關(guān)鍵性的問題亟待解決,它們分別是:高效的分布式水文模型并行算法的缺失、任務(wù)調(diào)度和資源協(xié)同分配機(jī)制的缺失。
本文首先對分布式水文模型的可并行進(jìn)行分析,比較了它們各自實現(xiàn)的可行性。然后參照空間離散分解方式,建立起基于生態(tài)最優(yōu)性原理的分布式流域水文模型框架。那么,本研究則是針對這種分布式水文模型并行計算框架展開的,它主要包含以下內(nèi)容:
第一,對計算密集或數(shù)據(jù)密集特征的任務(wù)依賴和并行處理的耦合度過
3、高,采用DAG調(diào)度的并行方法處理任務(wù)間依賴關(guān)系問題;
第二,在DAG調(diào)度算法中,表調(diào)度算法時間和空間復(fù)雜度均有良好的表現(xiàn),但是解空間的質(zhì)量很低;遺傳算法、模擬退火算法等隨機(jī)搜索算法有優(yōu)良
的解空間但在任務(wù)調(diào)度上的開銷比較大,甚至對于不同的DAG圖都有著不同的控制參數(shù),實現(xiàn)難度較大。因此,在這基礎(chǔ)上考慮到任務(wù)調(diào)度開銷和并行效率提升兩個方面,本文對其進(jìn)行權(quán)衡、折衷,提出基于任務(wù)高度動態(tài)調(diào)整任務(wù)優(yōu)先級的DAG調(diào)度算法;
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