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面向高通量应用的众核处理器任务调度

【作者】 徐远超 杨璐    首都师范大学信息工程学院 北京100048 中国科学院计算技术研究所、计算机体系结构国家重点实验室 北京100190

【关键词】 众核处理器 大数据应用 高

摘要】具有高通量特征的大数据应用已成为目前数据中心的主流应用,这些应用在传统处理器平台上的运行效率不高,原因之一是任务调度的低效。针对高通量应用的一些典型特征以及现有任务窃取算法的不足,该文提出一种程序行为和环境感知的任务调度机制,通过软硬件结合实现了处理器核的分区管理和任务的分级调度,减小了不同应用之间因争用共享资源对性能产生的不利影响,同时利用线程相似度高的特点提高指令缓存的命中率,从而提升系统的整体吞吐率。初步的模拟评估表明:该算法在混合负载情况下性能明显优于现有算法的,在测试的混合负载中平均优于现有算法20%。

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