基于蚁群优化算法的异构多核线程调度方法

发布时间：2018-01-25 10:40

  本文关键词： 异构多核处理器 线程调度 蚁群算法 遗传算法 调度方法　出处：《计算机工程与设计》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对如何发挥异构多核处理器的优势、提高程序执行效率,提出一种异构多核线程调度的蚁群优化算法—ACOTS(ant colony optimization for thread scheduling)。建立线程调度模型和路径选择规则实现连续搜索空间在离散空间的映射,使蚁群算法能够适用于异构多核处理器线程调度问题;通过引入遗传算法中的变异因子对局部搜索过程进行优化,克服蚁群算法搜索时间过长和"早熟"收敛现象,降低总的程序执行时间。仿真结果表明,ACOTS算法性能优于现有的遗传算法,能有效降低程序执行时间,适用于异构多核等大规模并行环境的线程调度。
[Abstract]:Aiming at how to give full play to the advantages of heterogeneous multi-core processors, improve the efficiency of program execution. This paper presents an ant colony optimization algorithm for heterogeneous multicore thread scheduling (ACOTS). Ant colony optimization for thread scheduling. A thread scheduling model and path selection rules are established to map the continuous search space in discrete space. The ant colony algorithm can be applied to the thread scheduling problem of heterogeneous multi-core processors. By introducing the variation factor in genetic algorithm to optimize the local search process, the search time and "premature" convergence of ant colony algorithm are overcome, and the total program execution time is reduced. The simulation results show that. The performance of the ACOTS algorithm is superior to that of the existing genetic algorithm, which can effectively reduce the execution time of the program, and is suitable for thread scheduling in large scale parallel environments such as heterogeneous multicore.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;哈尔滨转承制造有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(61003036) 黑龙江省自然科学基金项目(F201124) 黑龙江省教育厅科学技术研究基金项目(12513048) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(HEUCF100606)
【分类号】：TP18;TP332
【正文快照】： 0引言异构多核处理器将不止一种类型的内核集成在一起,可以同时发挥不同类型核心独有的长处,加快程序的执行速度和降低系统功耗[1]。由于各处理器核的处理能力各不相同,且各线程本身的执行时间亦有区别,不能简单地按序将线程分配到执行速度最快的处理器核上,还要考虑程序总的

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1462652