Geri Dön

Locality aware task scheduling in heterogeneous computing environments

Heterojen hesaplama ortamlarında yersellik bilinçli görev çizelgeleme

  1. Tez No: 178038
  2. Yazar: ALPER KÖSE
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. HALUK TOPÇUOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Görev Çizelgeleme, Hetorojen Hesaplama Ortamları, Yersellik, Heuristik, Genetik Algoritmalar, Task Scheduling, Heterogeneous Computing Environment, Locality, Heuristics, Genetic Algorithms
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Heterojen hesaplama ortamları için etkili görev çizelgeleme ?NP-Complete? olan bir problemdir ve genel görev çizelgeleme probleminin çözümü için literatürde birçok algoritma önerilmistir. Görev çizelgelemeye ek olarak önbelleklerin kullanımı da performans ve güç tüketimi açısından kritik bir öneme sahiptir. Literatürdeki ilgili çalısmalar, önbellek kullanımını etkin kılmayı genellikle donanım ya da derleme seviyesinde hedeflemislerdir. Önbellek davranıslarının Görev seviyesinde optimize edilmesinin hedeflenmesi iyi bir katkı olabilir. Çalısmamızda öncelikle veriye bagımlılıkları ve tekrar veri kullanımını göz önüne alarak olusturdugumuz yersellik bilinçli modeli tanıtıyoruz. Daha sonra bu modeli temel alarak Yersellik-Bilinçli Heterojen Erken Bitis Zamanı (LHEFT) ve Melez Genetik Algoritma (HGA) olarak iki algoritma öneriyoruz. Önerilen algoritmaların performansları, sentetik olarak olusturulmus görev çizgeleri kullanılarak literatürde önde gelen üç algoritma ile karsılastırıldı. Bu çalısmamızda sundugumuz karsılastırma çalısmasına göre melez genetik algoritmamız tüm performans göstergelerinde diger tüm ilgili çalısmalardan daha iyi sonuç göstermistir.

Özet (Çeviri)

Efficient task scheduling in heterogeneous computing environments is an NPcomplete problem and there are many algorithms proposed in the literature so far to solve various types of the general task scheduling problem. In addition to task scheduling decisions, utilizing caches is also critical for both performance and power perspectives. Related work in the literature usually target for optimizing caches at hardware level or compilation level. Targeting task level optimizations for cache behaviors could be good asset and it can be performed at application level. In this study, we first present a locality aware task scheduling model by considering data dependencies and data reuses between tasks. Additionally two locality aware task scheduling heuristics are proposed in this thesis based on the proposed model, which are Locality-aware Heterogeneous Earliest Finish Time (LHEFT) algorithm and a Hybrid Genetic Algorithm (HGA). The performance of the proposed algorithms is compared with the three leading scheduling algorithms in the literature by using synthetically generated task graphs. According to comparative study presented in this study, our hybrid genetic algorithm outperforms the related work with respect to all performance metrics considered in this study.

Benzer Tezler

  1. Locality-aware distributed state partitioning for stream processing systems

    Veri katarı işleme sistemleri için veri yerelliği farkındalığı olan dağıtık durum bölümlendirmesi

    MUHAMMED YAĞMUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUĞRA GEDİK

  2. A framework for task placement on multicore architectures

    Çok çekirdekli mimariler üzerinde görev yerleştirme için çerçeve

    PIRAH NOOR SOOMRO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. DİDEM UNAT

  3. Locality aware reordering for sparse triangular solve

    Seyrek üçgensel sistemlerin önbellek yerelliğine göre yeniden sıralanması

    TUĞBA TORUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVDET AYKANAT

  4. SEALA: Secure, efficient, availability, and locality-aware peer-to-peer cloud storage platform-as-a-service

    Başlık çevirisi yok

    YAHYA HASSANZADEH NAZARABADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ÖZNUR ÖZKASAP

    Assoc. Prof. Dr. ALPTEKİN KÜPÇÜ

  5. Görevdeş ağlarda mantıksal katman kurulum başarımı üzerine bir çalışma

    A comparative study of logical overlay construction and it's performance on peer to peer networks

    ORHAN IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRULLAH TURHAN TUNALI