并行计算中的任务调度算法与数据优化

本文主要探讨了任务调度算法在数据调优中的应用，特别是并行算法的设计过程和评估标准。文章提到了两种常见的调度模式：经理/雇员模式和非集中模式，并深入讲解了并行算法设计的四个阶段，即划分、通讯、组合和映射。此外，还介绍了谭光明副研究员在数据分布与性能优化领域的研究成果，特别是PCAM设计方法学。 在任务调度算法中，首先提到的是任务池的概念，任务被放入集中或分散的任务池，然后通过调度算法分配给处理器执行。经理/雇员模式和非集中模式是两种不同的调度策略，前者可能涉及一个中央调度实体负责分配任务，而后者则更倾向于分布式、自主的决策过程。 并行算法设计的关键在于如何有效利用计算资源，提高效率。这一过程包括四个主要步骤： 1. **划分(Partitioning)**：这是将大型计算问题拆分成若干个可并发执行的小任务，目的是揭示并行执行的可能性。数据划分（域分解）和计算划分（功能分解）是两种主要的划分方法。数据划分关注数据本身的分解，而功能分解侧重于计算任务的分解。 2. **通讯(Communication)**：确定任务间的数据交换，这是评估划分合理性的重要指标。良好的通讯设计应尽量减少不必要的数据传输，降低通讯开销。 3. **组合(Agglomeration)**：根据任务的局部性，将小任务重新组合成更大的任务，以优化内存访问和计算效率。 4. **映射(Mapping)**：将每个任务分配到合适的处理器上，以最大化性能并平衡负载。 在划分过程中，有多种判据用于评估其有效性，包括划分的灵活性、是否减少冗余计算和存储、任务尺寸的均衡性、任务数与问题尺寸的比例，以及功能分解的合理性。通讯阶段，作者提到了四种通讯模式，但未具体展开。通讯的效率对整个并行算法的性能至关重要，因为它直接影响计算速度和系统延迟。 通过谭光明副研究员的研究，我们可以看出在数据分布和性能优化方面，PCAM设计方法学提供了一个系统性的框架，指导并行算法的开发和优化。这种方法学强调了在划分、通讯、组合和映射四个阶段中的协同作用，以实现最佳的并行计算效果。