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异构系统中并行计算的动态负载均衡技术研究

严善楷  
【摘要】:负载均衡是并行计算中的一项重要技术,但却经常被人忽略,因为它对于一个并行应用来说并非是必需的,而且在小规模的测试中也很难察觉出其问题。然而,并行应用需要处理的数据量日渐增多,并行算法的负载不均衡严重影响到整体的性能,负载均衡技术逐渐得到广泛的研究和应用。由于并行算法的设计问题或者并行计算系统中结点的自治性,系统会出现部分计算单元的任务偏多(过载),另一部分计算单元处于相对空闲的状态(轻载)。负载均衡的目的是通过重新分配各个计算单元的任务或数据量,使得系统中各个计算单元能够在尽可能相等的预计时间内完成计算任务,以此提高系统的整体性能。为了追求更高的计算性能,很多单位会添置新的机器,这些机器的性能与原有系统构成了一个异构系统,甚至在同一批次的机器中也会出现有不一样的配置,让并行应用运行在这样一个异构的系统中时,负载均衡技术更显得至关重要。因为异构的系统导致计算系统在一开始就出现不均衡,成熟的静态负载均衡技术已经难以解决这类问题,使用动态负载均衡成为一种可行的解决方案。本文针对异构系统中并行计算的负载均衡问题,提出一种随机化的方法,通过在线学习计算系统各个计算单元的性能分布特征来对系统的状态作出预测,据此作出任务迁移的决策。本文首先把动态负载均衡中的任务迁移现象定义为一个随机过程,由此把负载均衡转化为随机优化问题,并给出了优化目标以及约束条件,以形式化方式描述。为了得到优化问题的最优解,我们引入概率图模型,通过把原问题映射到概率图模型中,原优化问题可以转化成概率图中参数学习问题,而任务迁移的决策可以由概率图模型的推理算法得出。其次,在获得良好优化效果的基础上,为了进一步提高算法的性能,本文给出了在线学习算法的并行化实现,在不影响优化效果的前提下令算法更高效。另外,考虑到并行算法的扩展性问题,本文引入了一种随机扩散的消息传递协议,用来降低在线学习算法获取反馈的开销。最后,本文对提出的动态负载均衡算法进行模拟实验,并分析测试数据来验证模型的学习效果以及性能。


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