[發(fā)明專利]基于圖相似性分析的異構(gòu)可重構(gòu)任務(wù)劃分信息處理方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201110440675.4 | 申請日: | 2011-12-23 |
| 公開(公告)號: | CN102902588A | 公開(公告)日: | 2013-01-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 曾國蓀;王偉;郝水霞 | 申請(專利權(quán))人: | 同濟(jì)大學(xué);上海紅神信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06F9/50 | 分類號: | G06F9/50 |
| 代理公司: | 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225 | 代理人: | 趙志遠(yuǎn) |
| 地址: | 200092 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 相似性 分析 異構(gòu)可重構(gòu) 任務(wù) 劃分 信息處理 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種計算機(jī)任務(wù)的劃分信息處理方法,尤其是涉及一種基于圖相似性分析的異構(gòu)可重構(gòu)任務(wù)劃分信息處理方法。
背景技術(shù)
異構(gòu)可重構(gòu)計算是目前高性能計算中一種新的體系結(jié)構(gòu),是一種基于同構(gòu)體系結(jié)構(gòu)新的發(fā)展。異構(gòu)可重構(gòu)計算是基于異構(gòu)可重構(gòu)計算是目前高效能并行計算的最典型的模式。要實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)在體系結(jié)構(gòu)高效能的運(yùn)行,關(guān)鍵是要將計算任務(wù)合理的分配到相應(yīng)的異構(gòu)可重構(gòu)計算系統(tǒng)上,充分利用異構(gòu)部件特性。如何實(shí)現(xiàn)計算任務(wù)有效的分配及運(yùn)行,首先需要將計算任務(wù)實(shí)現(xiàn)合理劃分。目前還沒有直接顯示劃分的有效辦法,但任務(wù)劃分是并行計算的首要步驟,也是高效能計算設(shè)計的關(guān)鍵步驟,任務(wù)劃分策略的好壞直接影響到負(fù)載平衡性、通信復(fù)雜度、任務(wù)間的依賴性以及任務(wù)間的同步方式和同步頻繁程度等。
通常任務(wù)劃分的方法有遞歸劃分、功能劃分、數(shù)據(jù)劃分、探測性劃分等等,這些方法在宏觀上解決了計算任務(wù)的顯示劃分。在微觀上,常用的技術(shù)方法有圖劃分,超圖劃分技術(shù)等。其中利用DAG圖進(jìn)行任務(wù)劃分是最典型的方法。DAG的劃分方法目前已經(jīng)有很多,例如圖的等分劃分技術(shù),各種啟發(fā)式的任務(wù)劃分方法。這些方法在一定程度上解決了同構(gòu)系統(tǒng)的任務(wù)劃分。但是異構(gòu)可重構(gòu)計算和傳統(tǒng)的并行計算的最大區(qū)別在于處理器異構(gòu),系統(tǒng)可重構(gòu),僅從計算任務(wù)來進(jìn)行任務(wù)劃分而不考慮實(shí)際的并行系統(tǒng)的異構(gòu)及重構(gòu)情況,就會造成資源浪費(fèi),系統(tǒng)利用率降低,不能充分發(fā)揮系統(tǒng)的性能。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種基于圖相似性分析的異構(gòu)可重構(gòu)任務(wù)劃分信息處理方法。
本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn):
一種基于圖相似性分析的異構(gòu)可重構(gòu)任務(wù)劃分信息處理方法,其特征在于,包括以下步驟:
1)給定計算任務(wù)TG=(V,E,H,W,C),異構(gòu)可重構(gòu)體系結(jié)構(gòu)圖AG=(P*,E*,H*,W*,C*)V表示任務(wù)節(jié)點(diǎn),E表示任務(wù)間通信關(guān)系,H表示異構(gòu)特征,W表示任務(wù)計算量,C表示通信量;P*表示處理器節(jié)點(diǎn),E*表示處理器之間的通信關(guān)系,H*表示處理器的異構(gòu)特征,W*表示處理器的計算能力,C*表示處理器之間的通信能力;
2)在TG利用貪心算法找到與AG共同的最大子圖CurG;
3)將這個子圖作為G1加入TG劃分集P,并將此子圖從TG中刪除;
4)在剩余的TG中,找一個起始點(diǎn)V2,并依次加入其相鄰的變和頂點(diǎn),最終形成G2,將G2加入TG劃分集P,并將此子圖從TG中刪除,依次類推,劃分完整個TG,直至最后的Gk+1與AG的相似度小于設(shè)定的閾值;
3)最終形成AG的劃分集P={G1,G2,…,Gk}。
所述的TG利用貪心算法找到與AG共同的最大子圖CurG具體步驟為:
首先對AG和TG分別進(jìn)行寬度優(yōu)先遍歷得到A,B子序列,然后確定A在B中的位置,此位置在TG的點(diǎn)即為V1;若記CurG={V1},逐步將B的子串加入CurG,若和V1關(guān)聯(lián),直接將其加入CurG中,否則找下一個字母,直至遍歷完B的子串。
所述的找一個起始點(diǎn)V2,并依次加入其相鄰的邊和頂點(diǎn),最終形成G2具體為:
首先對AG和TG-CurG分別進(jìn)行寬度優(yōu)先遍歷得到A,B子序列,然后確定A在B中的位置,此位置在TG-CurG的點(diǎn)即為V2;并記G2={V2},逐步將B的子串加入G2,若和V2關(guān)聯(lián),直接將其加入G2中,否則找下一個字母,直至遍歷完B的子串。
與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):
1、借鑒傳統(tǒng)圖相似理論,提出通過圖相似分析計算任務(wù)和體系結(jié)構(gòu)內(nèi)在的聯(lián)系,用兩者之間的存在部分相似關(guān)系來彌補(bǔ)計算任務(wù)和體系結(jié)構(gòu)不匹配的情況。
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