CPU的多层次并行调度优化模型仿真

发布时间：2018-02-21 07:44

  本文关键词： 任务调度 并行 二叉树搜索　出处：《计算机仿真》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过CPU多调度模式优化,提高CPU运行效率。由于海量数据进行运算的过程中,存在调试不均衡的问题,传统的CPU调度模型不能很好的均衡所有的调度任务关系,无法满足数据运算的实际需求,导致CPU负载不均衡,降低了调度效率。提出基于二叉树搜索算法的CPU多层次并行调度方法。针对CPU中不同层次的任务量进行预测,建立多层次并行调度模型,实现海量调度任务的多层次并行调度。在每个层次中,进行二叉树搜索,完成各个层次独立的CPU任务调度,将二叉树搜索方法运用到多层次并行调度模型中,完成CPU的多层次并行调度。实验结果表明,利用改进算法进行CPU多层次并行调度,能够提高调度效率,缩短调度时间,完成CPU合理调度,保证CPU的运算速率。
[Abstract]:Through the optimization of CPU multi-scheduling mode, the efficiency of CPU is improved. Due to the problem of uneven debugging in the process of massive data operation, the traditional CPU scheduling model can not balance all scheduling tasks well. Unable to meet the actual demand of data operation, the CPU load is unbalanced and the scheduling efficiency is reduced. A multi-level parallel scheduling method for CPU based on binary tree search algorithm is proposed. A multi-level parallel scheduling model is established to realize the multi-level parallel scheduling of mass scheduling tasks. In each level, binary tree search is carried out to complete the independent CPU task scheduling at each level. The binary tree search method is applied to the multi-level parallel scheduling model of CPU. The experimental results show that the improved algorithm can improve the scheduling efficiency and shorten the scheduling time. The reasonable scheduling of CPU is completed to ensure the operation speed of CPU.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【分类号】：TP332;TP391.9

【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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