Job Scheduling Strategies for Parallel Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Feitelson, D.; Feitelson, Dror; Frachtenberg, Eitan

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2006-01-23

价格:508.50元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540310242

丛书系列:

图书标签:

• 并行处理
• 任务调度
• 算法
• 高性能计算
• 操作系统
• 资源管理
• 调度策略
• 并行编程
• 计算机科学
• 分布式系统

并行计算中的任务调度艺术：策略、算法与挑战 在当今计算密集型的科学研究、工程设计和数据分析领域，如何高效地利用日益强大的并行计算资源，将传统串行计算无法企及的庞大数据集和复杂模型变得触手可及，是核心挑战之一。而在这场计算革命的背后，一项至关重要的技术——任务调度，扮演着“交通警察”的角色，负责将海量计算任务智能地分配到并行计算系统中的各个处理单元，以最小化整体执行时间、最大化资源利用率、并确保任务按时完成。 本书将深入探讨并行计算中任务调度的复杂性，全面剖析各种主流调度策略的内在机制、优劣势以及适用场景。我们将从调度问题的基本定义出发，逐步引入各种关键概念，如任务（Job）、处理器（Processor）、依赖关系（Dependencies）、截止日期（Deadlines）、优先级（Priorities）以及各种性能指标（如 Makespan，Completion Time，Throughput等）。理解这些基本要素是构建高效调度策略的基石。 理解调度问题的核心：从静态到动态 我们将首先聚焦于静态调度，即在计算开始之前，所有任务及其属性（如执行时间、依赖关系）都已经完全确定。在这种设定下，调度器拥有全局的、完善的信息，可以制定出最优的调度方案。我们会详细介绍一类经典的静态调度算法，例如： 贪婪算法（Greedy Algorithms）：这类算法在每一步都做出当前看来最优的选择，期望能达到全局最优。例如，我们将会探讨基于列表的调度（List Scheduling），如何根据预设的任务优先级顺序，将任务分配给最早可用的处理器。我们将分析不同优先级排序启发式方法（如 Highest Level First, Longest Processing Time First, Critical Path Scheduling）对最终调度结果的影响。 分支定界法（Branch and Bound）：对于NP-hard的调度问题，分支定界法提供了一种系统性的方法来寻找最优解，尽管其计算复杂度可能很高。我们将解析其如何通过搜索空间剪枝和下界估计来加速求解过程，以及在实际应用中可能面临的挑战。 启发式算法（Heuristic Algorithms）：鉴于许多调度问题属于NP-hard范畴，寻找最优解在计算上不可行。因此，启发式算法成为实际应用中的首选。我们将深入研究多种高效的启发式算法，如： 遗传算法（Genetic Algorithms）：模拟自然选择和遗传机制，通过迭代搜索来寻找接近最优的调度方案。我们将阐述其编码方式、交叉、变异等操作，以及如何设计适应度函数。 模拟退火算法（Simulated Annealing）：借鉴物理退火过程，通过随机扰动和概率性接受劣解来跳出局部最优，探索更广阔的解空间。我们将讲解其退火调度和接受准则。 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization）：模仿蚂蚁寻找食物路径的行为，通过信息素的累积来指导搜索，从而发现较优的调度策略。 然而，在许多现实世界的并行计算环境中，任务的属性可能在计算过程中发生变化，或者计算资源的状态也会动态调整。这就引出了动态调度的范畴。我们将详细讨论在动态环境下，调度器如何应对不确定性： 在线调度（Online Scheduling）：在这种情况下，任务在计算过程中陆续到达，调度器无法预知未来的任务。我们将分析各种在线调度策略，例如： 最早完成时间优先（Earliest Completion Time First, ECTF）：在任务到达时，立即将其分配给能够使其最早完成的处理器。 最小化总完成时间（Minimize Total Completion Time, MTCT）：关注于在所有任务都完成后，它们的总完成时间的最小值。 最短剩余处理时间优先（Shortest Remaining Processing Time First, SRPT）：对于抢占式调度，优先执行剩余处理时间最短的任务。 分布式调度（Distributed Scheduling）：在大型分布式计算系统中，调度决策可能分散在多个节点上，需要考虑节点间的通信开销和信息同步问题。我们将探讨： 集中式调度（Centralized Scheduling）：由一个中心调度器负责所有任务的分配。分析其优点（易于管理）和缺点（单点故障、通信瓶颈）。 分布式调度（Distributed Scheduling）：将调度功能分布到各个节点，每个节点负责本地任务的调度，并通过通信机制协调全局资源。我们将研究其在负载均衡、容错性方面的优势。 任务依赖关系的处理：有向无环图（DAG）的调度 许多并行计算任务并非独立的，它们之间存在复杂的依赖关系，例如一个任务的输出是另一个任务的输入。这种依赖关系通常可以用有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）来表示。我们将深入研究如何有效地调度DAG任务： 拓扑排序（Topological Sort）：作为DAG调度的一个基础步骤，确保任务按照依赖关系进行执行。 关键路径（Critical Path）：识别DAG中的关键路径，即最长的一条路径，其长度决定了整个DAG的最小完成时间。我们将讲解如何识别和利用关键路径来优化调度。 基于DAG的调度算法：例如，List Scheduling在DAG调度中的应用，如何根据节点（任务）的属性（如高度、临界时间）进行排序，以及如何将任务分配给处理器。 考虑通信开销的DAG调度：在分布式环境中，任务间的通信开销是影响性能的关键因素。我们将探讨如何设计算法，在调度任务的同时，最小化任务间的通信时间和数据传输量。 考虑处理器特性与任务约束的调度 并行计算系统并非同构的，处理器可能存在性能差异、拓扑结构不同，或者资源受限。同时，任务本身也可能带有特定的约束。我们将深入探讨这些因素对调度策略的影响： 异构处理器的调度（Scheduling on Heterogeneous Processors）：在这种情况下，不同处理器执行同一任务的速度可能不同。我们将分析如何利用处理器的异构性，将任务分配给最适合的处理器，以达到最佳的整体性能。例如，Min-Min, Max-Min等启发式算法在异构环境下的应用。 多核与众核处理器的调度（Scheduling on Multi-core and Many-core Processors）：随着处理器核心数量的不断增加，如何有效地管理和分配任务到大量的核心成为一个挑战。我们将讨论针对多核架构的调度策略，包括线程级并行（Thread-Level Parallelism, TLP）和指令级并行（Instruction-Level Parallelism, ILP）的调度。 任务优先级与截止日期的调度（Scheduling with Task Priorities and Deadlines）：在实时系统或对时间要求严格的应用中，任务可能带有不同的优先级和截止日期。我们将分析如何设计调度算法，既要满足高优先级任务的要求，又要尽量保证所有任务都能按时完成。例如，Rate Monotonic Scheduling (RMS) 和 Earliest Deadline First (EDF) 等实时调度算法。 资源约束的调度（Scheduling with Resource Constraints）：某些任务可能需要特定的、有限的资源，如内存、I/O带宽等。我们将探讨如何将这些资源约束纳入调度决策，以避免资源冲突和性能瓶颈。 现代并行计算平台的调度挑战与前沿 随着并行计算技术的飞速发展，新的平台和模型不断涌现，带来了新的调度挑战： 云计算中的任务调度（Job Scheduling in Cloud Computing）：在弹性、动态变化的云环境中，如何高效地调度用户提交的任务，平衡资源利用率、成本和用户体验，是至关重要的。我们将讨论云调度器（如YARN, Kubernetes Scheduler）的设计原理和策略。 GPU与加速器的调度（Scheduling for GPUs and Accelerators）：GPU等硬件加速器为并行计算提供了强大的算力，但其特有的架构和编程模型也带来了新的调度问题。我们将分析如何将任务有效地映射到GPU上，并考虑其内存带宽、核心数量等特性。 大数据处理框架中的调度（Scheduling in Big Data Processing Frameworks）：如Apache Spark, Hadoop MapReduce等大数据处理框架，其任务调度机制直接影响着海量数据的处理效率。我们将深入了解这些框架内部的调度器是如何工作的，以及它们面临的挑战。 容错性调度（Fault-Tolerant Scheduling）：在大型并行系统中，硬件故障是不可避免的。我们将讨论如何设计具有容错能力的调度策略，能够在发生故障时，迅速恢复计算，最小化损失。 实践与评估 本书的另一重要部分将聚焦于调度算法的实践应用与性能评估。我们将介绍常用的并行计算编程模型（如MPI, OpenMP, CUDA），以及如何在这些模型下实现调度策略。同时，我们将详细讲解如何设计和执行实验，对不同的调度算法进行公平的性能评估。这包括： 性能指标的定义与计算：精确定义Makespan, Average Completion Time, Throughput, Processor Utilization等指标，并介绍如何有效地测量它们。 基准测试（Benchmarking）：选择典型的并行计算应用和数据集，作为评估调度算法性能的基准。 仿真工具（Simulation Tools）：介绍用于模拟并行系统和调度算法的工具，如SimGrid, GridSim等，以及如何利用它们进行算法的初步验证和性能预测。 实际系统上的部署与调优：从仿真到实际系统的部署，如何根据真实系统的特性调整调度参数，以获得最佳性能。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握并行计算中任务调度的理论知识、算法设计方法以及实际应用技巧。无论是从事并行计算研究的学者、开发高效并行应用的工程师，还是希望深入理解计算系统底层运作机制的学习者，都能从中获益匪浅，解锁并行计算的全部潜力，为解决计算密集型问题提供强大的理论和实践指导。

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