Job Scheduling Strategies for Parallel Processing pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

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

出品人:

頁數:282

译者:

出版時間:2006-01-23

價格:508.50元

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783540310242

叢書系列:

圖書標籤:

• 並行處理
• 任務調度
• 算法
• 高性能計算
• 操作係統
• 資源管理
• 調度策略
• 並行編程
• 計算機科學
• 分布式係統

並行計算中的任務調度藝術：策略、算法與挑戰 在當今計算密集型的科學研究、工程設計和數據分析領域，如何高效地利用日益強大的並行計算資源，將傳統串行計算無法企及的龐大數據集和復雜模型變得觸手可及，是核心挑戰之一。而在這場計算革命的背後，一項至關重要的技術——任務調度，扮演著“交通警察”的角色，負責將海量計算任務智能地分配到並行計算係統中的各個處理單元，以最小化整體執行時間、最大化資源利用率、並確保任務按時完成。 本書將深入探討並行計算中任務調度的復雜性，全麵剖析各種主流調度策略的內在機製、優劣勢以及適用場景。我們將從調度問題的基本定義齣發，逐步引入各種關鍵概念，如任務（Job）、處理器（Processor）、依賴關係（Dependencies）、截止日期（Deadlines）、優先級（Priorities）以及各種性能指標（如 Makespan，Completion Time，Throughput等）。理解這些基本要素是構建高效調度策略的基石。 理解調度問題的核心：從靜態到動態 我們將首先聚焦於靜態調度，即在計算開始之前，所有任務及其屬性（如執行時間、依賴關係）都已經完全確定。在這種設定下，調度器擁有全局的、完善的信息，可以製定齣最優的調度方案。我們會詳細介紹一類經典的靜態調度算法，例如： 貪婪算法（Greedy Algorithms）：這類算法在每一步都做齣當前看來最優的選擇，期望能達到全局最優。例如，我們將會探討基於列錶的調度（List Scheduling），如何根據預設的任務優先級順序，將任務分配給最早可用的處理器。我們將分析不同優先級排序啓發式方法（如 Highest Level First, Longest Processing Time First, Critical Path Scheduling）對最終調度結果的影響。 分支定界法（Branch and Bound）：對於NP-hard的調度問題，分支定界法提供瞭一種係統性的方法來尋找最優解，盡管其計算復雜度可能很高。我們將解析其如何通過搜索空間剪枝和下界估計來加速求解過程，以及在實際應用中可能麵臨的挑戰。 啓發式算法（Heuristic Algorithms）：鑒於許多調度問題屬於NP-hard範疇，尋找最優解在計算上不可行。因此，啓發式算法成為實際應用中的首選。我們將深入研究多種高效的啓發式算法，如： 遺傳算法（Genetic Algorithms）：模擬自然選擇和遺傳機製，通過迭代搜索來尋找接近最優的調度方案。我們將闡述其編碼方式、交叉、變異等操作，以及如何設計適應度函數。 模擬退火算法（Simulated Annealing）：藉鑒物理退火過程，通過隨機擾動和概率性接受劣解來跳齣局部最優，探索更廣闊的解空間。我們將講解其退火調度和接受準則。 蟻群優化算法（Ant Colony Optimization）：模仿螞蟻尋找食物路徑的行為，通過信息素的纍積來指導搜索，從而發現較優的調度策略。 然而，在許多現實世界的並行計算環境中，任務的屬性可能在計算過程中發生變化，或者計算資源的狀態也會動態調整。這就引齣瞭動態調度的範疇。我們將詳細討論在動態環境下，調度器如何應對不確定性： 在綫調度（Online Scheduling）：在這種情況下，任務在計算過程中陸續到達，調度器無法預知未來的任務。我們將分析各種在綫調度策略，例如： 最早完成時間優先（Earliest Completion Time First, ECTF）：在任務到達時，立即將其分配給能夠使其最早完成的處理器。 最小化總完成時間（Minimize Total Completion Time, MTCT）：關注於在所有任務都完成後，它們的總完成時間的最小值。 最短剩餘處理時間優先（Shortest Remaining Processing Time First, SRPT）：對於搶占式調度，優先執行剩餘處理時間最短的任務。 分布式調度（Distributed Scheduling）：在大型分布式計算係統中，調度決策可能分散在多個節點上，需要考慮節點間的通信開銷和信息同步問題。我們將探討： 集中式調度（Centralized Scheduling）：由一個中心調度器負責所有任務的分配。分析其優點（易於管理）和缺點（單點故障、通信瓶頸）。 分布式調度（Distributed Scheduling）：將調度功能分布到各個節點，每個節點負責本地任務的調度，並通過通信機製協調全局資源。我們將研究其在負載均衡、容錯性方麵的優勢。 任務依賴關係的處理：有嚮無環圖（DAG）的調度 許多並行計算任務並非獨立的，它們之間存在復雜的依賴關係，例如一個任務的輸齣是另一個任務的輸入。這種依賴關係通常可以用有嚮無環圖（Directed Acyclic Graph, DAG）來錶示。我們將深入研究如何有效地調度DAG任務： 拓撲排序（Topological Sort）：作為DAG調度的一個基礎步驟，確保任務按照依賴關係進行執行。 關鍵路徑（Critical Path）：識彆DAG中的關鍵路徑，即最長的一條路徑，其長度決定瞭整個DAG的最小完成時間。我們將講解如何識彆和利用關鍵路徑來優化調度。 基於DAG的調度算法：例如，List Scheduling在DAG調度中的應用，如何根據節點（任務）的屬性（如高度、臨界時間）進行排序，以及如何將任務分配給處理器。 考慮通信開銷的DAG調度：在分布式環境中，任務間的通信開銷是影響性能的關鍵因素。我們將探討如何設計算法，在調度任務的同時，最小化任務間的通信時間和數據傳輸量。 考慮處理器特性與任務約束的調度 並行計算係統並非同構的，處理器可能存在性能差異、拓撲結構不同，或者資源受限。同時，任務本身也可能帶有特定的約束。我們將深入探討這些因素對調度策略的影響： 異構處理器的調度（Scheduling on Heterogeneous Processors）：在這種情況下，不同處理器執行同一任務的速度可能不同。我們將分析如何利用處理器的異構性，將任務分配給最適閤的處理器，以達到最佳的整體性能。例如，Min-Min, Max-Min等啓發式算法在異構環境下的應用。 多核與眾核處理器的調度（Scheduling on Multi-core and Many-core Processors）：隨著處理器核心數量的不斷增加，如何有效地管理和分配任務到大量的核心成為一個挑戰。我們將討論針對多核架構的調度策略，包括綫程級並行（Thread-Level Parallelism, TLP）和指令級並行（Instruction-Level Parallelism, ILP）的調度。 任務優先級與截止日期的調度（Scheduling with Task Priorities and Deadlines）：在實時係統或對時間要求嚴格的應用中，任務可能帶有不同的優先級和截止日期。我們將分析如何設計調度算法，既要滿足高優先級任務的要求，又要盡量保證所有任務都能按時完成。例如，Rate Monotonic Scheduling (RMS) 和 Earliest Deadline First (EDF) 等實時調度算法。 資源約束的調度（Scheduling with Resource Constraints）：某些任務可能需要特定的、有限的資源，如內存、I/O帶寬等。我們將探討如何將這些資源約束納入調度決策，以避免資源衝突和性能瓶頸。 現代並行計算平颱的調度挑戰與前沿 隨著並行計算技術的飛速發展，新的平颱和模型不斷湧現，帶來瞭新的調度挑戰： 雲計算中的任務調度（Job Scheduling in Cloud Computing）：在彈性、動態變化的雲環境中，如何高效地調度用戶提交的任務，平衡資源利用率、成本和用戶體驗，是至關重要的。我們將討論雲調度器（如YARN, Kubernetes Scheduler）的設計原理和策略。 GPU與加速器的調度（Scheduling for GPUs and Accelerators）：GPU等硬件加速器為並行計算提供瞭強大的算力，但其特有的架構和編程模型也帶來瞭新的調度問題。我們將分析如何將任務有效地映射到GPU上，並考慮其內存帶寬、核心數量等特性。 大數據處理框架中的調度（Scheduling in Big Data Processing Frameworks）：如Apache Spark, Hadoop MapReduce等大數據處理框架，其任務調度機製直接影響著海量數據的處理效率。我們將深入瞭解這些框架內部的調度器是如何工作的，以及它們麵臨的挑戰。 容錯性調度（Fault-Tolerant Scheduling）：在大型並行係統中，硬件故障是不可避免的。我們將討論如何設計具有容錯能力的調度策略，能夠在發生故障時，迅速恢復計算，最小化損失。 實踐與評估 本書的另一重要部分將聚焦於調度算法的實踐應用與性能評估。我們將介紹常用的並行計算編程模型（如MPI, OpenMP, CUDA），以及如何在這些模型下實現調度策略。同時，我們將詳細講解如何設計和執行實驗，對不同的調度算法進行公平的性能評估。這包括： 性能指標的定義與計算：精確定義Makespan, Average Completion Time, Throughput, Processor Utilization等指標，並介紹如何有效地測量它們。 基準測試（Benchmarking）：選擇典型的並行計算應用和數據集，作為評估調度算法性能的基準。 仿真工具（Simulation Tools）：介紹用於模擬並行係統和調度算法的工具，如SimGrid, GridSim等，以及如何利用它們進行算法的初步驗證和性能預測。 實際係統上的部署與調優：從仿真到實際係統的部署，如何根據真實係統的特性調整調度參數，以獲得最佳性能。 通過本書的學習，讀者將能夠係統地掌握並行計算中任務調度的理論知識、算法設計方法以及實際應用技巧。無論是從事並行計算研究的學者、開發高效並行應用的工程師，還是希望深入理解計算係統底層運作機製的學習者，都能從中獲益匪淺，解鎖並行計算的全部潛力，為解決計算密集型問題提供強大的理論和實踐指導。

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