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基于神经网络预测模型的异构多核处理器调度
  • ISSN号:1002-0470
  • 期刊名称:高技术通讯
  • 时间:2015.6
  • 页码:567-574
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室,北京100190, [2]中国科学院大学,北京100049, [3]龙芯中科技术有限公司,北京100190
  • 相关基金:国家“核高基”科技重大专项课题(2009ZX01028-002-D03,2009ZX01029-D01-003,2010ZX01036-001-002,2012ZX01029-001-002-002),国家自然科学基金(61221062,61100163,61133004,61173001,61232009,61222204,61432016)和863计划(2012AA010901,2012AA011002,2012AA012202,2013AA014301)资助项目.
  • 相关项目:片上多核处理器硅后验证关键技术研究
中文摘要:

为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的性能,然后根据性能预测找出程序与处理器核之间的最优匹配方案进行调度。试验证明,该调度模型对于异构多核处理器的性能和能效都取得了很好的提升效果,超过了现有的轮转调度、抽样调度和性能影响评估(PIE)调度。相比于轮转调度,该调度模型在处理器性能和能效上分别取得了13.64%和10.78%的提升。

英文摘要:

The optimization of the program scheduling for heterogeneous multi-core processors was studied to improve the processors' performance and resource usage, and a new scheduling model based on neural networks' low cost prediction of program performance was proposed in view of the characteristics of heterogeneous multi-core processors. The scheduling model predicts the performance of each program on different cores according to the inherent program characteristics, and then makes the best program-core matching scheme based on the program predictions for program scheduling. The experimental results demonstrate that the proposed scheduling model outperforms the existing models of the round robin scheduling, the sampling-based scheduling and the performance impact estimation (PIE) scheduling in both performance and energy efficiency. For example, compared with the round robin scheduling, the performance and the energy efficiency of the proposed model increased by 13.64% and 10.78%, respectively.

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期刊信息
  • 《高技术通讯》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国科学科技部
  • 主办单位:中国科学技术信息研究所
  • 主编:赵志耘
  • 地址:北京市三里河路54号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hitech@istic.ac.cn
  • 电话:010-68514060 68598272
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0470
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2770/N
  • 邮发代号:82-516
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据》刊源,《中国科技论文统计与分析》刊源
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:12178