cpu-gpu異構(gòu)高性能計(jì)算中的負(fù)載預(yù)測(cè)調(diào)度算法研究及應(yīng)用

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1、；ＴＰ３０１．６中圖分類號(hào)單位代號(hào)：１０２８０！密級(jí)；學(xué)號(hào)；０４８２００３０玉淹大學(xué)嚇博±學(xué)位論文ＳＨＡＮＧＨＡＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ，作ＤＯＣＴＯ民ＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮＣＰＵ－ＧＰＵ異構(gòu)高性能計(jì)算Ｉ中的負(fù)載預(yù)測(cè)調(diào)度算法研究及應(yīng)用３參作者沈文楓：茄，；：學(xué)科專業(yè)機(jī)械制造及其自動(dòng)化：ｊｉ：甚’禱誠(chéng)：／導(dǎo)師徐浦民日期二零一五年十二月?。壨瓿桑海椋恚蓿辏壣僬\(chéng)麵幽９ＢＨＨＩＩ—－．．ＶＴ：：化！品，ｔｉｌ

2、Ｍ；茅上海大學(xué)本論文經(jīng)答辯委員會(huì)全體委員審查，確認(rèn)符合上海大學(xué)博±學(xué)位論文質(zhì)量要求。答辯委員會(huì)簽名；委員；導(dǎo)師；答辯日期：峽＇Ｕ原創(chuàng)性聲明本人聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作。除了文中特別加標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己發(fā)表或撰寫過的研究成果一。參與同工作的其他同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明硫的說明并表示了謝意。ｉ簽名：旅ｋ韋４日期；）〇６ａ．ｕ本論文使用授權(quán)說明本人完全了解上海大學(xué)有關(guān)保留、使

3、用學(xué)位論文的規(guī)定，即；學(xué)校有權(quán)保留論文及送交論文復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？晒颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容。（）保密的論文在解密后應(yīng)遵定守此規(guī)氏；矣簽名夫換；才期；片１．導(dǎo)師簽名日呼上海大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文CPU-GPU異構(gòu)高性能計(jì)算中的負(fù)載預(yù)測(cè)調(diào)度算法研究及應(yīng)用*姓名：沈文楓導(dǎo)師：徐煒民學(xué)科專業(yè)：機(jī)械制造及其自動(dòng)化上海大學(xué)計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院二零一五年十二月*本課題為國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863）重點(diǎn)項(xiàng)目“新概念高效能計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)研究開發(fā)”項(xiàng)目（2009AA0122

4、01）、上海市科委重大科技攻關(guān)項(xiàng)目(08dz501600)和上海市教委第五期重點(diǎn)學(xué)科支持(GrantNo.J50103).**本論文參加“中國(guó)上海大學(xué)-日本會(huì)津大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)計(jì)劃”ADissertationSubmittedtoShanghaiUniversityfortheDegreeofDoctorinEngineeringResearchandapplicationofLoad-PredictionSchedulingonCPU-GPUheterogeneoushighperformanceco

5、mputing*Ph.D．Candidate：ShenWenfengSupervisor：XuWeiminMajor：MechanicalManufacturingandAutomationSchoolofComputerEngineeringandScienceShanghaiUniversityDecember,2015*ThisprojectissupportedbyChineseNationalProgramsforHighTechnologyResearchandDevelopment(8

6、63)keyproject“NewConceptandHighEfficacyComputerArchitectureandSystemResearchandDevelopment(GrantNo.2009AA012201)，KeyProgramsforScienceandTechnologyDevelopmentofShanghaiCommitteeofScienceandTechnology(GrantNo.08dz501600)andtheShanghaiLeadingAcademicDisc

7、iplineProject(GrantNo.J50103).**ThisdissertationissubmittedforthejointdoctoralprogramofShanghaiUniversity(China)andtheUniversityofAizu(Japan)上海大學(xué)博士學(xué)位論文摘要由于性價(jià)比和能效比很高，多核CPU-GPU計(jì)算平臺(tái)得到了廣泛應(yīng)用，這也使系統(tǒng)內(nèi)同時(shí)存在兩種異構(gòu)的計(jì)算資源。但是多核CPU和GPU的性能必須通過高效的調(diào)度算法才能得到充分發(fā)揮。因此如何充分利用異構(gòu)資源

8、的計(jì)算能力，如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的調(diào)度方法有靜態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)調(diào)度。靜態(tài)調(diào)度開銷非常小,但容易導(dǎo)致負(fù)載不均衡，降低計(jì)算資源的利用率；動(dòng)態(tài)調(diào)度能更好地實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，但調(diào)度開銷比較大。如果將上述兩種調(diào)度方法結(jié)合起來，將大大減少調(diào)度開銷，并有效地實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。CPU-GPU異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)中，基于SIMD結(jié)構(gòu)的GPU適合并行度和計(jì)算量大的計(jì)算任務(wù)，GPU的計(jì)算性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于CPU的計(jì)算性能，但是現(xiàn)有的調(diào)度算法無法根據(jù)硬件特點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)分配。本文針對(duì)上述問題，提出了一種新