【摘 要】
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任务的分配和排序问题是一个非常复杂的问题,关系到计算机系统能否有效发挥整体效率.解决这个问题可以使成本最低,获得最大的收益.然而,目前协调作业分配和排序的算法并不完全适用于异构计算系统.为了合理安排计算机分配和排序问题,本文提出了一种数学规划算法,有效地解决了分配和排序对异构计算系统的不适应性.本文采用控制变量法和比较分析法,选择数学规划算法和遗传算法、模拟退火算法这三种算法,选择相关的性能指标,
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任务的分配和排序问题是一个非常复杂的问题,关系到计算机系统能否有效发挥整体效率.解决这个问题可以使成本最低,获得最大的收益.然而,目前协调作业分配和排序的算法并不完全适用于异构计算系统.为了合理安排计算机分配和排序问题,本文提出了一种数学规划算法,有效地解决了分配和排序对异构计算系统的不适应性.本文采用控制变量法和比较分析法,选择数学规划算法和遗传算法、模拟退火算法这三种算法,选择相关的性能指标,设计实验进行计算并收集数据.通过异构计算系统中不同算法的比较可以看出,在性能方面,三种算法的平均响应时间和节点利用率相差不大,但数学规划算法的可用性明显高于另外两种.当比率为1时,其可用性仍为0.59.随着任务数量和CPU利用率的增加,数学规划算法的优势逐渐明显.虽然三种算法的接收能力都随着这两个指标的增加而降低,但是当任务数达到140时,数学规划算法能够接收的任务率仍然保持在78%,说明算法是稳定的.通过在不同平台上应用异构计算系统,GPU和FPGA各有优势.协调分配和排序的目的是为了将来更好地分配资源,实现利益最大化.通过对数学规划算法的研究,可以更好地减少在异构计算系统中执行程序所需的时间,从而提高整个系统的效率.
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