Scheduling Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Brucker, Peter

出品人:

页数:371

译者:

出版时间:

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9783540695158

丛书系列:

图书标签:

• 计算机技术
• 算法
• Scheduling
• Algorithms
• Operating Systems
• Computer Science
• Real-Time Systems
• Parallel Processing
• Resource Management
• Performance Evaluation
• Queueing Theory
• Distributed Systems

《并行计算的艺术：任务调度与资源优化》 在当今数字时代，计算能力已成为驱动创新和效率的核心引擎。从处理海量数据到赋能复杂的模拟，高效的计算资源利用是成功的关键。本书《并行计算的艺术：任务调度与资源优化》将深入探索如何最大化计算系统的潜力，尤其聚焦于并行计算环境中至关重要的任务调度策略和资源优化技术。我们并非仅仅罗列算法，而是试图揭示其背后的设计哲学、权衡取舍以及在实际应用中的落地挑战。 本书的目标读者是那些希望深入理解并精通如何构建和管理高性能计算环境的工程师、研究人员以及高级计算机科学专业的学生。无论您是在设计大规模分布式系统，开发高性能的科学计算应用，还是在优化云计算平台的资源分配，本书都将为您提供一套系统性的理论框架和实用的技术指导。 第一章：并行计算的基石——理解多核与分布式架构 在正式探讨调度算法之前，我们首先需要牢固建立对现代计算硬件架构的认知。本章将详细阐述多核处理器、GPU（图形处理器）以及分布式集群等并行计算硬件的内在工作原理。我们将剖析它们在数据并行与任务并行方面的差异，探讨缓存一致性、内存带宽、通信延迟等硬件限制如何直接影响计算任务的执行效率。理解这些硬件特性是设计高效调度策略的前提，就像建筑师必须了解材料的属性才能设计出坚固而美观的建筑一样。我们将通过实例分析，展示不同硬件架构下的计算瓶颈，为后续的调度算法设计铺平道路。 第二章：任务调度的基本原理——从静态到动态的演进 本章将引入任务调度的核心概念。我们将从最简单的静态调度模型开始，分析其适用场景和局限性。随后，我们将深入探讨动态调度策略，包括何时以及如何根据运行时信息（如任务的到达时间、执行时间、依赖关系等）来调整任务的分配。我们将介绍各种经典的调度启发式算法，例如最早完成时间优先（Earliest Finish Time, EFT）、最短剩余时间优先（Shortest Remaining Time, SRT）、以及基于优先级的调度等。本章的重点将放在理解这些算法背后的逻辑，以及它们在不同场景下的性能表现。我们还将讨论调度中的“死锁”和“活锁”问题，以及如何避免它们。 第三章：关键调度算法详解——面向不同并行模型的策略 本章将深入剖析几种在实际中广泛应用的调度算法，并分析它们如何适应不同的并行计算模型： 面向数据并行的调度： 探讨如何将大型数据集分解成更小的块，并有效地分配给多个处理器以进行并行处理。我们将讨论块状分解、循环划分等策略，以及如何处理数据局部性问题。 面向任务并行的调度： 关注如何将相互独立的任务或具有依赖关系的任务图分配到计算资源上。我们将深入研究各种图着色算法、拓扑排序以及基于依赖关系的调度技术。 混合并行调度： 许多现代高性能应用同时利用数据并行和任务并行。本章将探讨如何在这两种模型之间进行切换和协调，实现最优的整体性能。 异构计算环境下的调度： 随着CPU、GPU、FPGA等多种计算单元的融合，异构计算成为趋势。本章将分析如何在这些不同能力的设备之间智能地分配任务，以发挥各自的最大优势。 第四章：资源优化与负载均衡——实现高效的资源利用 仅仅将任务分配出去是不够的，高效的资源利用还需要精心的优化和负载均衡。本章将聚焦于以下几个关键方面： 负载均衡策略： 探讨如何将计算负载在不同的处理器之间平均分配，避免出现“热点”和“空闲”的资源。我们将分析集中式负载均衡和分布式负载均衡的不同方法，以及它们适用的场景。 任务优先级与调度： 在一个繁忙的系统中，如何根据任务的重要性和紧急程度进行优先级调度？本章将探讨静态优先级、动态优先级以及如何根据服务质量（QoS）要求进行调度。 资源预留与容量规划： 在部署大规模应用之前，如何准确预估所需的计算资源？本章将讨论资源预留策略、容量规划模型以及如何根据历史数据进行预测。 能源效率与绿色计算： 随着对环境可持续性的关注度提高，如何设计能够降低能耗的调度策略也变得至关重要。我们将探讨动态电压频率调整（DVFS）、任务迁移以减少空闲功耗等技术。 第五章：调度算法的性能评估与分析 设计出调度算法只是第一步，如何科学地评估其性能并进行优化同样重要。本章将： 定义性能指标： 介绍衡量调度性能的关键指标，如吞吐量、响应时间、平均等待时间、资源利用率、调度开销等。 仿真与建模： 讲解如何利用仿真工具（如SimGrid, CloudSim等）来模拟调度算法在不同场景下的表现，以及如何建立数学模型来分析算法的理论性能。 基准测试与实际部署： 讨论如何在真实环境中对调度算法进行基准测试，并结合实际部署中的挑战，例如硬件故障、网络抖动等，对算法进行调整和优化。 可视化技术： 介绍如何利用可视化技术来直观地展示任务的执行过程、资源的分配情况以及潜在的瓶颈，从而帮助我们更好地理解和改进调度策略。 第六章：高级调度技术与前沿研究 为了满足日益增长的计算需求和不断演进的硬件技术，调度算法也在不断创新。本章将展望调度领域的未来，介绍一些高级和前沿的研究方向： 机器学习在调度中的应用： 探讨如何利用机器学习模型来预测任务执行时间、资源需求，并动态地调整调度策略，实现更智能的调度。 基于博弈论的分布式调度： 在分布式环境中，各个节点可能拥有独立的决策权。本章将探讨如何利用博弈论来设计能够协调各节点行为的调度策略。 容错调度： 在不可靠的计算环境中，如何设计能够应对硬件故障、通信中断等问题的调度算法，确保任务的可靠完成。 深度学习框架的调度优化： 随着深度学习的兴起，如何优化如TensorFlow、PyTorch等框架的任务调度，以加速模型训练和推理。 边缘计算与物联网的调度挑战： 探讨在资源受限、网络不稳定的边缘设备和物联网场景下，如何设计高效且低功耗的调度策略。 第七章：实际案例分析与项目实践 理论知识需要与实际应用相结合。本章将通过多个实际案例，展示调度算法如何在不同的领域发挥作用。我们将分析： 云计算平台的任务调度： 如Kubernetes、Mesos等容器编排系统如何进行任务调度和资源管理。 高性能计算（HPC）集群的作业调度： 如Slurm、PBS Pro等作业调度器如何管理大规模计算任务。 嵌入式系统与实时系统的调度： 探讨在资源和时间受限的系统中，如何进行实时调度和优先级管理。 游戏引擎与图形渲染的调度： 分析如何优化游戏中的渲染任务分配，以提供流畅的游戏体验。 本书力求在提供扎实理论基础的同时，也注重培养读者解决实际问题的能力。我们鼓励读者通过思考书中的问题、动手实践代码示例，以及参与到实际的计算项目开发中，来真正掌握并行计算中的任务调度与资源优化艺术。通过对本书的学习，您将能够构建更强大、更高效、更可靠的计算系统，为您的技术创新之路提供坚实的基础。

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