面向多核异构并行系统的随机调度策略与算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61070057
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    33.0万
  • 负责人：
    李肯立
  • 依托单位：
    湖南大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

并行分布计算是当前计算机科学与技术的研究热点之一,是天气预报、核爆炸模拟以及金融服务等的重要解决手段.调度策略是保证系统性能的关键因素.针对多核异构系统的随机任务调度目前仍面临挑战.本课题拟采用多元线性回归方法,从理论和实验方面分析典型任务计算量的随机分布，确定其概率分布模型，借鉴利用基于同构系统独立任务随机调度的最新理论成果,建立非独立任务随机调度数学模型,使用凸二次线性规划或随机多维背包优化方法对其求解,以获得随机调度的理论近似结果；据此研究基于随机性的独立和非独立任务的调度策略与机制,提出基于任务执行时间的期望、方差与关键路径的随机调度算法,针对典型并行应用,构建多核异构系统随机调度实验平台对算法性能进行实验验证.本研究将不仅为随机调度算法的设计提供新的尝试,从而为并行系统应用效率的提高奠定基础，还将推进并行处理的研究深度，推动计算机科学与其它学科的交叉研究与发展.

结项摘要

项目执行三年来，紧跟高性能计算最新发展趋势，在随机调度理论和应用上做了系统深入的研究工作，对基于随机性的超级计算机调度器的构建进行了探索..（1） 在调度理论与方法研究方面：.系统深入地分析了大规模并行系统任务执行时间不确定性的原因，并用数学方法对其进行建模，从理论上研究了任务执行时间服从几种典型概率分布的任务，并对其在并行系统的可调度性进行了分析，证明基于DAG模型随机任务调度长度的下限是以任务期望构成的确定型任务调度长度。提出了一种基于博弈论的多项式时间近似调度算法，是目前近似程度最高的理论结果..根据并行系统任务的可靠性和任务计算量随机性，提出了考虑可信性的任务调度理论与方法，克服以任务执行平均值、中间值、最好值或最坏值等方法给任务调度带来的不足，提出异构并行计算系统计算能力异构因子a，并依此实现任务优先级计算和处理机选择。在此基础上，提出基于任务复制的表调度算法(HEFD) 以及考虑任务执行行为安全开销的调度模型和调度算法SDS。实验结果表明所提出的算法一定程度上解决了系统可靠性条件下的随机调度问题..针对基于复制的调度算法造成的资源浪费和能耗开销大的缺点，提出了一种冗余副j本删除调度算法。传统的基于复制的调度算法普遍具有贪婪性，通过复制任务使当前任务最早完成，但某些任务的提前完成并不能减少整体的makepan，反而造成资源和能耗开销。提出的冗余副j本删除调度算法可对所有基于复制的算法进行优化，减少其复制个数，从而达到节能的目的。.（2）在调度与理论的高性能计算应用方面.根据BEKELY大学并行计算中心的研究结果，对并行计算的13个典型计算模块中的FFT,矩阵稀疏线性代数、蒙特卡罗方法、分子动力学等4个数值计算模块和图遍历以及回溯和分支限界等2个非数值计算模块在CPU-GPU异构并行系统的并行计算性能及相应的调度分配方法以及高效并行实现进行了深入研究，取得了较高的加速比和可扩展性..在上述模块的异构并行运算和调度理论成果基础上，设计和实现了一系列典型高性能应用可扩展并行算法,顺利完成了项目申请书的预期研究目标.

项目成果

期刊论文数量（26）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Adaptive energy-efficient scheduling for real-time tasks on DVS-enabled heterogeneous clusters
支持 DVS 的异构集群上实时任务的自适应节能调度
  • DOI：
    10.1016/j.jpdc.2012.03.005
  • 发表时间：
    2012-06
  • 期刊：
    Journal of Parallel and Distributed Computing
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    Zhu, Xiaomin;He, Chuan;Li, Kenli;Qin, Xiao
  • 通讯作者：
    Qin, Xiao
云环境中存储资源的风险计算模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯本明;唐卓;李肯立
  • 通讯作者：
    李肯立
一种最大匹配问题DNA计算算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周旭;李肯立;乐光学;杨志邦
  • 通讯作者：
    杨志邦
A Novel Approach for the Classical Ramsey Number Problem on DNA-Based Supercomputing
基于 DNA 的超级计算经典 Ramsey 数问题的新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    MATCH-Communications in Mathematical and in Computer Chemistry
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Zhou, Xu;Li, Kenli;Goodman, Makojoa;Sallam, Ahmed
  • 通讯作者：
    Sallam, Ahmed
异构系统中基于可用性的粒子群任务调度算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程与科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李大普;陈光喜;李肯立
  • 通讯作者：
    李肯立

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其他文献

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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    许进
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    李肯立
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    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    朱香元;李肯立;Salah Ahmed
  • 通讯作者：
    Salah Ahmed

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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