Arkitekturerna Single-ISA Asymmetrisk Multicore (AMC) har visat hög prestanda och energieffektivitet. Dagens parallella programmeringsmiljöer fungerar dock inte bra på AMC eftersom de är utformade för symmetriska flerkärniga arkitekturer där alla kärnor ger lika prestanda. Deras slumpmässiga policyer för schemaläggning av uppgifter kan leda till obalanserad arbetsbelastning i AMC och allvarligt försämra prestandan för parallella tillämpningar. För att balansera arbetsbelastningen av parallella applikationer i AMC, denna artikel föreslår en adaptiv Workload-Aware Task Scheduler (WATS) som består av en historik-baserad uppgift allocator och en preferens-baserad aktivitet schemaläggare. Den historiebaserade uppgift allokatorn är baserad på en nära-optimal, statisk uppgift allokering med hjälp av den historiska statistik som samlats in under utförandet av en parallell tillämpning. Den preferensbaserade aktivitetsschemaläggaren, som schemalägger uppgifter baserat på en preferenslista, kan dynamiskt justera arbetsbelastningen i AMC om uppgiftstilldelningen är mindre optimal på grund av approximering i den historikbaserade uppgiftsfördelningen. Experimentella resultat visar att WATS kan förbättra både prestanda och energieffektivitet för uppgiftsbaserade applikationer, med prestandauppgång upp till 66,1% jämfört med traditionella uppgift schemaläggare. Denna artikel är förlängd från vårt tidigare konferenspapper, WATS: Workload-Aware Task Scheduling in Asymmetrisk Multicore Architecture [Chen et al. 2012a], som publicerades i IPDPS 2012. Det 30 % nya materialet kommer från följande aspekter. (1) I det föregående dokumentet använde WATS ett starkt antagande om att andelen uppgifter som utför samma funktion bland alla uppgifter är nästan densamma under genomförandet av en parallell tillämpning. För batch-baserade program, WATS i denna artikel inte förlitar sig på detta starka antagande; (2) Vi har uppdaterat WATS för att stödja det generaliserade scenariot utan ovan nämnda starka antagande. Dessutom, den nya historiska-baserade uppgift allocator inte förlitar sig på frekvenser av kärnor längre; således, WATS kan arbeta i alla single-ISA multicore arkitekturer; (3) Denna artikel har också avsevärt förbättrat den experimentella utvärderingen. Vi har utvärderat både prestanda och energieffektivitet hos WATS på mycket mer asymmetriska arkitekturer.
Q. Chen och M. Guo har presenterat ett adaptivt schema för uppgift schemaläggning på grundval av arbetsbelastning för asymmetriska multicore arkitekturer REF.
Adaptive workload-aware task scheduling for single-ISA asymmetric multicore architectures
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}