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异构多核任务迁移和调度算法研究

罗文  
【摘要】:随着多核处理器的发展,进程调度和任务迁移已成为目前高性能计算机领域的研究热点之一。目前,多核进程调度算法和任务迁移算法仍不理想,存在进程分配效率低、动态算法复杂度高、负载不均衡等问题,严重影响了多核处理器的性能。任务运行的过程中会出现不同的特征,对硬件资源的需求也不尽相同,与同构多核处理器相比,异构多核处理器能较好地提升系统的吞吐量、减少处理器能耗。在Linux操作系统中,调度器在处理用户级任务时没有考虑每个任务的特性以及任务之间的联系,进程在经过不恰当的调度后可能会导致系统性能严重的降低。本文通过对异构多核处理器的调度算法和迁移算法展开研究,利用进程运行特征,提出一种适用于异构多核处理器的Cache-IPC感知任务迁移算法。在剖析linux2.6.34内核的调度机制和负载均衡机制基础上,实现了基于Linux内核改进的进程调度算法。Cache-IPC感知任务迁移算法是在用户空间利用PAPI驱动工具获取处理器相关事件寄存器的进程特征实现的。迁移算法充分考虑了相邻核心上的进程对共享Cache的争用情况,将任务按Cache特性进行分类,让高MPKI(Mispredicts Per Kilo Instructions)的进程插入偶数核心队列,低MPKI进程插入奇数核心队列,从而保证了高MPKI的进程和低MPKI进程在相邻的两个核心上运行,减少Cache争用。同时,经过Cache分类后,从每类进程中选择高IPC(InstructionsPer Clock Cycle)进程放到大核上执行,低IPC进程放小核上执行。实验表明与Linux默认调度算法相比,Cache-IPC感知异构多核任务迁移算法性能提高了 8.65%。基于Linux内核改进的调度算法,是在完全公平调度算法的基础上,充分考虑进程运行时的缓存特性以及core之间负载差异实现的。算法通过进程Cache特征聚类,减少共享缓存争用,同时分析进程的指令特征,把进程分为cpu-bound和memory-bound两种执行状态,提出在大核和小核上同时适用的迁移因子M(M=xXP,P:处理器执行能力,x:比例系数),根据进程执行状态在大核和小核之间进行调度。为了适应异构多核环境,提出根据core的计算能力修改任务负载量的计算方式。实验表明与Linux CFS(Completely Fair Schedule)调度算法相比,基于Linux内核改进的进程调度算法性能提高了 9.81%。


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