基于改进图划分的异构并行计算模型设计

发布时间：2019-01-04 07:27

【摘要】：为了实现大规模计算机集群上的高效分布式并行计算,设计了一种基于改进图划分和量子遗传算法的异构节点并行计算模型;首先,介绍了传统图划分模型并分析了其不足,然后从图的有向性、通信开销计算和负载均衡度等方面对传统的图划分模型进行了改进,从而得到一个改进的图划分模型;最后,以最小化通信开销和优化资源负载均衡为目标,通过设计编码方案,在改进的图划分模型上提出了采用量子遗传算法获取最优任务划分方案的最优解;仿真实验表明:文中方法能有效实现任务的并行计算,与其它方法相比,具有较小的通信开销和较好的负载均衡度,具有很强的可行性。
[Abstract]:In order to realize efficient distributed parallel computing on large scale computer clusters, a parallel computing model of heterogeneous nodes based on improved graph partitioning and quantum genetic algorithm is designed. Firstly, the traditional graph partitioning model is introduced and its shortcomings are analyzed. Then, the traditional graph partition model is improved from the following aspects: graph directionality, communication overhead calculation and load balance degree, so an improved graph partition model is obtained. Finally, aiming at minimizing communication overhead and optimizing resource load balance, an improved graph partition model is proposed to obtain the optimal solution of the optimal task partition scheme by using quantum genetic algorithm (QGA). The simulation results show that the proposed method can effectively realize the parallel computation of the task. Compared with other methods, the proposed method has lower communication overhead and better load balance, and it is very feasible.
【作者单位】： 贵州师范学院教育信息网络中心;
【分类号】：TP338.6

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