具体描述
This book constitutes the thoroughly refereed postproceedings of the 9th International Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, JSSPP 2003, held in Seattle, Washington in June 2003 in conjunction with HPDC-12 and FFG-8.The 13 revised full papers presented were carefully refereed and selected during two rounds of reviewing and revision. The papers present state-of-the-art research results in the area with particular emphasis on conventional parallel systems (including infrastructure scheduling algorithms, I/O issues, and QoS), on scheduling issues in the context of grid computing, and on methodological aspects of performance evaluation in parallel job scheduling.
并行计算中的任务调度：一项对现代计算效率的探索 在日益复杂的计算环境中，如何高效地分配和管理并行系统中存在的众多计算任务，是决定系统性能和资源利用率的关键。本书《并行计算中的任务调度》深入剖析了这一核心问题，旨在为研究人员、工程师和学生提供一套全面、系统且实用的任务调度理论与实践指南。本书并非聚焦于某个特定领域的应用，而是从并行计算的共性出发，构建一个通用的框架，以理解、分析和优化各种并行处理环境下的任务调度策略。 第一章：并行计算与任务调度的基石 本章首先建立起读者对并行计算基本概念的认识。我们将详细介绍并行计算的定义、发展历程及其在现代科学、工程和社会领域的重要性。从早期的大型机到如今的分布式集群、云计算和异构计算平台，并行计算的范式不断演进，但其核心目标——通过并行执行来加速计算——始终未变。 接着，我们将引出任务调度的核心概念。在并行系统中，计算任务是需要被执行的基本单元，而调度则是在这些任务之间分配计算资源（如处理器、内存、网络带宽）的过程。我们会解释为什么任务调度至关重要，它直接影响着系统的吞吐量、响应时间、资源利用率以及能耗。不良的调度策略可能导致资源闲置、任务延迟、甚至系统崩溃，而优化的调度策略则能最大化系统的整体效率。 本章还会梳理任务调度的基本模型。我们会区分同步与异步调度，确定性与随机性调度，以及集中式与分布式调度。通过对这些基本模型的介绍，读者将能够理解不同调度方法背后的逻辑差异。此外，我们将探讨影响任务调度的关键因素，包括任务的特性（如执行时间、依赖关系、优先级）、计算资源的特性（如数量、异构性、通信能力）以及系统的动态性（如任务到达率、资源可用性的变化）。 第二章：任务模型与依赖分析 深入理解任务的本质是设计有效调度策略的前提。本章将详细介绍各种用于描述并行计算任务的模型。我们会从最简单的独立任务模型开始，探讨在这种情况下调度的一些基础算法。随后，我们将转向更具挑战性的有依赖任务模型。 有依赖任务通常表现为有向无环图（DAG），其中节点代表计算任务，边代表任务之间的依赖关系。我们将深入讲解如何构建和表示这类任务图，并分析不同类型的依赖关系，例如强制依赖、数据依赖和逻辑依赖。理解这些依赖关系对于避免死锁、确保计算的正确性以及发现潜在的并行机会至关重要。 本章还将介绍用于分析任务图的各种技术，包括临界路径法（CPM）和程序依赖图（PDG）。这些技术能够帮助我们识别任务图中的关键路径，即决定整个任务集完成所需最长时间的路径。找到并优化关键路径上的任务调度，是缩短整体执行时间的有效途径。我们还将讨论如何从应用程序的源代码或运行时行为中提取任务依赖信息，这对于自动化调度尤为重要。 第三章：经典任务调度算法 本章将集中探讨一系列在并行计算领域被广泛研究和应用的经典任务调度算法。我们将从最基本的调度策略开始，例如： 先来先服务（FCFS）：直观易懂，但可能无法应对任务执行时间差异大的情况。 最短作业优先（SJF）：在独立任务模型下能达到最优平均等待时间，但需要预知任务执行时间。 优先级调度：根据预设的优先级来执行任务，但优先级设置本身是一个挑战。 随后，我们将深入探讨更适合并行和分布式环境的调度算法： 列表调度（List Scheduling）：一种贪心算法，通过维护一个就绪任务列表，并根据预定义的优先级从列表中选择任务分配给处理器。我们会分析不同优先级排序策略（如最长路径优先、最短路径优先）对性能的影响。 Min-Min算法：一种启发式算法，在分布式环境中，每次都为当前未分配任务中具有最小完成时间的任务分配处理器。 Max-Min算法：与Min-Min相反，每次都为具有最大完成时间的任务分配处理器，旨在更早地处理耗时长的任务。 我们还将介绍一些考虑任务执行时间和处理器异构性的高级算法，例如基于启发式搜索的算法以及一些元启发式算法（如遗传算法、模拟退火），它们在解决复杂调度问题时展现出强大的能力。 第四章：动态调度与自适应性 现实世界中的并行计算环境往往是动态变化的，任务的到达是随机的，处理器可能随时出现故障或加入。因此，静态调度策略可能无法充分适应这些变化。本章将重点讨论动态调度技术以及调度系统的自适应性。 我们将介绍各种动态调度策略，例如： 作业队列管理：如何在任务到达时将其加入队列，以及如何从队列中选择任务进行调度。 负载均衡：在分布式系统中，将计算负载在各个节点之间进行均衡分配，以避免某些节点过载而其他节点空闲。 任务迁移：当系统负载发生变化时，将正在执行的任务从一个处理器迁移到另一个处理器，以优化整体性能。 自适应调度是本章的另一个重要主题。我们将探讨如何设计能够根据系统当前状态（如处理器利用率、任务队列长度、网络拥塞程度）实时调整调度策略的系统。这包括： 基于反馈的调度：根据系统性能指标反馈来动态调整调度参数。 事件驱动的调度：当发生特定事件（如任务完成、新任务到达、处理器故障）时触发调度器的响应。 预测性调度：利用历史数据或模型预测未来的系统行为，并提前做出调度决策。 第五章：异构与大规模并行系统的调度 随着计算硬件的发展，异构计算平台（如CPU、GPU、FPGA的混合）和大规模并行系统（如超级计算机、大规模分布式集群）变得越来越普遍。本章将专门探讨在这些复杂环境中进行任务调度的挑战与策略。 对于异构系统，我们将分析不同计算单元在性能、功耗和成本上的差异，以及如何设计能够充分利用这些异构资源的调度算法。这包括： 任务划分与映射：如何将一个复杂的任务分解并分配到最适合执行其子任务的异构计算单元上。 数据传输与通信成本：在异构环境中，数据需要在不同类型的处理器之间传输，其成本可能非常高昂，需要精心考虑。 异构感知调度：调度算法需要了解每个处理器的具体能力，并据此做出最优决策。 对于大规模并行系统，我们将探讨其独特的挑战，如： 海量任务管理：如何高效地管理数百万甚至数十亿个任务。 网络拓扑的影响：在大型集群中，节点之间的通信路径和带宽差异很大，调度需要考虑网络拓扑。 故障容忍性：大规模系统更容易发生硬件故障，调度策略需要能够应对节点失效，并保证任务的可靠执行。 本章还将介绍一些适用于这些复杂系统的先进调度技术，如基于图分区的方法、基于资源抽象的方法以及针对特定硬件架构的优化调度。 第六章：任务调度的评估与优化 有效的调度策略离不开准确的评估和持续的优化。本章将介绍用于评估任务调度性能的各种度量标准和技术。 我们将详细解释常用的性能指标，包括： 吞吐量（Throughput）：单位时间内完成的任务数量。 响应时间（Response Time）：从任务提交到完成所花费的时间。 平均等待时间（Average Waiting Time）：所有任务在进入执行状态前等待时间的平均值。 资源利用率（Resource Utilization）：处理器、内存等资源被有效利用的比例。 平均完工时间（Makespan）：所有任务集完成的最长时间。 本章还将介绍如何通过仿真来评估不同的调度算法。我们将讨论构建仿真模型的关键要素，如任务模型、资源模型、系统模型以及性能指标的采集。仿真能够帮助我们在实际部署之前，对算法的性能进行广泛的测试和比较。 最后，我们将探讨任务调度的优化方法。这包括： 参数调优：对调度算法中的关键参数进行调整，以获得最佳性能。 启发式算法的改进：结合领域知识，对现有启发式算法进行改进。 机器学习在调度中的应用：利用机器学习技术，如强化学习，来学习最优的调度策略。 结论 《并行计算中的任务调度》旨在为读者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，使他们能够深入理解并行系统中任务调度的复杂性，并掌握设计、实现和优化高效调度策略的关键技术。通过对任务模型的深入分析、对经典与现代调度算法的全面梳理、对动态与异构环境的细致探讨，以及对性能评估与优化方法的深入讲解，本书将赋能读者解决实际并行计算中的挑战，从而最大化计算系统的性能和效率。本书的编写风格力求严谨而清晰，避免使用过于晦涩的术语，并辅以丰富的图表和实例，以促进读者的理解和掌握。
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