基于多核处理器的K线程低能耗的任务调度优化算法.pdf下载

weixin_39821526 2021-10-06 19:51:34

基于多核处理器的K线程低能耗的任务调度优化算法.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24630978?utm_source=bbsseo

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基于多核处理器的K线程低能耗的任务调度优化算法.pdf

针对多核处理器在调度多个任务时效率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化算法的嵌入式多核多线程系统任务调度算法，用来找寻任务调度过程中的最优解，以求取任务的最短完成时间。在算法中通过针对多核多线程任务模型而选择粒子群算法的适应度函数，综合利用局部最优极值和全局最优极值的优势，优化了粒子群算法中存在的过早收敛问题，使算法具有较高的收敛效率。实验结果表明，与基于遗传算法的多核多线程任务调度算法相比，该算法能更快地找到最优解。

Java.Concurrency.in.Practice.pdf

一、调度算法分类任务分解后，具体如何安排任务到硬件上执行，就需要对任务执行更高效更便捷进行分析。基本上，就可以形成算法模型。任务并行的调度算法基本有三大类： 1、树结构算法其实就是任务执行是有先后顺序和依赖相关的，这些就可以通过一个树的遍历来完成。 2、Fork-join算法并行任务调度算法中很常见的，其主要核心是任务窃取（也就是前面提到的线程的窃取） 3、图调度算法图调度算法和树算法基本原理有些类似，只是具体的调度方式有所不同。在前面的DAG中已经分析过，主要是在形成的任务图中，进行分层并行。二

多核处理器与线程级并行技术已成为突破单核性能瓶颈的关键路径。本文系统梳理了从单核到多核的技术演进：1）单核处理器的性能提升受制于功耗散热和指令级并行局限；2）多核架构通过增加核心数量、降低主频，在控制功耗的同时实现线程级并行；3）重点分析了多核处理器的缓存共享、互连机制、负载均衡等核心技术；4）对比了学术界（如Hydra、RAW）与工业界（Intel Core Duo、AMD Opteron）的典型实现方案。多核技术通过硬件架构创新和软件优化配合，为现代并行计算提供了核心动力，将持续推动计算性能的进步。

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