Eine generische Schedulingkomponente für Multiprozessortask-Programmierung

用于多处理器任务编程的通用调度组件

• 批准号: 17589217
• 负责人: Professorin Dr. Gudula Rünger
• 金额: --
• 依托单位: Professur Praktische Informatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2004-12-31 至 2014-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/17589217?language=en
• 关键词: Eine; generische; Schedulingkomponente; Multiprozessortask; Programmierung

Eine derzeitige Herausforderung der Parallelverarbeitung ist die Erreichung von Skalierbarkeit paralleler Anwendungen für hohe Prozessoranzahlen, die durch Verwendung des Programmiermodells mit eigenständigen Modulen (auch Multiprozessortasks oder kurz M-Tasks genannt) für viele parallele Algorithmen deutlich verbessert werden kann. M-Tasks können jeweils auf einer beliebigen Prozessoranzahl ausgeführt werden und stehen durch Koordination und Kommunikation in Verbindung. Die Grundlage für eine effiziente Abarbeitung bildet ein geeigneter Schedule des entstehenden M-Task-Graphen, der die Struktur des betrachteten Programms sowie die Rechen- und Kommunikationsleistung der zugrundeliegenden Rechnerplattform berücksichtigt und eine effiziente Abbildung von M-Tasks auf Prozessorgruppen bestimmt. Gegenstand des geplanten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Realisierung einer generischen Schedulingkomponente, die Schedulingalgorithmen für diese Problemstellung bereitstellt und in anderen Werkzeugen zur M-Task-Programmierung genutzt werden kann. Ziele des Projektes sind die Konzeption einer einheitlichen internen Repräsentation von Schedulingproblemen mit Unterstützung von hierarchischen Abhängigkeitsgraphen, alternativen Modulvarianten, Restriktionen für die Prozessorzuordnung sowie die Erweiterung bekannter Schedulingalgorithmen auf die entwickelten Datenstrukturen. Ein umfangreicher Vergleichstest der Schedulingalgorithmen soll durchgeführt werden.

这是一种并行处理方式，其并行化方式不同于传统的多处理器或多任务并行算法。在Verbindung，所有的任务都是关于信仰的，也就是信仰宗教和交流。在此基础上制定了M-任务图，并在此基础上建立了M-任务图和程序之间的通信机制。为了解决这些问题，提出了一种新的调度算法--任务规划。在此基础上，提出了一种新的调度算法--数据调度算法，以解决调度中存在的问题。在调度算法中，所有的调度算法都是正确的。

项目成果

SEParAT: scheduling support environment for parallel application task graphs

• DOI: 10.1007/s10586-012-0211-1
• 发表时间: 2012-09
• 期刊: Cluster Computing
• 作者: Jörg Dümmler;Raphael Kunis;G. Rünger