基于DTPS算法的异构集群优化策略

随着高性能计算机的发展,一种基于CPU-GPU的异构集群逐渐被人们所关注。相比于传统集群,它更经济环保,且拥有更高的运算速度。但异构模式下效率较低的短板也限制着异构集群的发展。本文提出的DTPS算法,通过动态调整异构集群下CPU与GPU任务划分的比例,整合集群计算资源,使集群的计算效率达到相对较高的水平,并通过实验证明了算法的有效性。     

多处理机系统任务调度研究

目前大规模的并行分布多处理机系统中,调度算法好坏直接影响计算系统的高性能计算潜力能否发挥,调度的目的就是如何分配资源使系统性能最优。本文主要讨论分布式多处理机系统进行任务调度时的关键问题,包括问题模型的描述,调度策略,常用算法,评估标准,数据平台以及该问题的发展趋势。     

网格计算中任务调度策略研究

首先概述了网格计算中的任务调度算法,然后着重讨论了比较经典的Min-min算法以及QoS guided Min-min算法,在此基础上考虑到任务对服务质量要求的差异、对调度算法的影响,提出了一个较为合理的改进算法来有效地均衡负载、提高系统吞吐量。最后对提出的算法进行了实验仿真,表明改进后的调度算法更加高效。     

基于位域标识优先级的OSEK任务调度算法实现

基于OSEK标准,构建位域标识优先级的任务调度算法,并在TinyOSEK操作系统中具体实现。通过在系统中定义不同优先级的调度任务,设计试验得出不同优先级的任务调度在商业OSEK和TinyOSEK系统中的时间调度开销,分析并论证基于位域标识优先级的OSEK任务调度算法的实时性和有效性。     

嵌入式实时系统μC／OS—Ⅱ的任务调度原理

任务调度是一个实时操作系统的核心功能,是关系到整个操作系统的性能的关键部分.文章在深入掌握了μC/OS-Ⅱ的内核原理的基础上,介绍了μC/OS-Ⅱ的任务机制,并详细分析了它的任务调度算法.     

基于Hadoop平台的任务调度方案分析

信息社会是数据爆炸的时代,分布式并行计算在应对海量数据处理等大作业方面非常有效.Apache基金会下的Hadoop正是这样一个开源的分布式系统基础构架.首先介绍了Hadoop平台下作业的分布式运行机制,然后对Hadoop平台自带的3种任务调度器做分析和比较,最后在分析JobTracker类文件的基础上指出了创建自定义任务调度器所需完成的工作.     

基于网格工作流的动态任务调度策略研究

本文针对网格环境下动态任务调度问题,给出一个基于网格工作流的动态任务调度框架,详细解析动态调度算法及其工作过程,给出评估方法,用一个具体的实例进行分析,验证本框架的动态性、合理性和高效性。     

面向大规模集群的网元自动巡检系统设计与实现

如何将新建与升级改造后的网元快速纳入网元巡检系统,以及控制网元或网元组上巡检任务数量和优先级,是现有网元巡检系统中迫切需要解决的问题.为此,基于微服务(SpringCloud)与分布式内存数据库(Re-dis)技术设计网元数据统一采集平台,在此基础上实现网元巡检任务的调度执行.系统运行测试结果表明,通过巡检任务调度配置...     

网格环境下独立任务调度的混合遗传算法

提出一种新的混合遗传算法。该算法在基于传统遗传算法的基础上采用了分组和负载均衡策略。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡。它相对于传统遗传算法,收敛速度更快,能产生更好的调度结果。     

UC／OS—Ⅱ在公交无线报站系统中的应用

针对城市交通信息化的应用需求，本文介绍了在UC／OS—Ⅱ操作系统平台下，设计并实现了一种基于Zigbee技术的无线车路自动报站系统；该系统具有体积小，功能强，功耗低，实时性和稳定性好等优点，可作为城市智能公交系统的一个有机组成部分。对于提高城市交通智能化和信息化具有重要意义。