神经网络预测优化异构多核处理器调度提升性能
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更新于2024-08-13
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本文主要探讨了"基于神经网络预测模型的异构多核调度"这一关键主题,针对高性能和资源利用率的提升,作者提出了一个创新的算法。异构多核处理器,作为一种集成多种处理器核心的解决方案,旨在平衡不同的硬件需求和性能优化。这类处理器的异构性体现在其多样化的指令集、发射宽度、缓存容量等因素,例如Nvidia的Kal-El和ARM的big.LITTLE架构。
传统的调度策略如轮转调度(CFS)假设所有处理器核性能一致,但这并不适用于异构环境。为了克服这个问题,研究者设计了一种基于神经网络的低开销程序性能预测模型。这个模型利用程序的固有特征,通过训练神经网络来预测不同程序在不同处理器核上的执行效率。通过性能预测,模型能够找到程序与处理器核的最佳匹配,从而实现更有效的调度。
实验结果显示,这个基于神经网络的调度模型显著优于现有的轮转调度、抽样调度和性能影响评估(PIE)调度方法。与轮转调度相比,它在处理器性能方面提升了13.64%,在能效上提升了10.78%。这表明,通过神经网络的智能预测和动态调度,异构多核处理器的性能和资源利用率得到了显著提升,这对于优化处理器系统的设计和优化多任务执行具有重要的理论价值和实际应用潜力。
关键词涵盖了异构多核处理器、多道程序、程序固有特征、神经网络预测模型以及基于神经网络的调度模型,这些概念构成了文章的核心研究内容。这项研究不仅对异构多核处理器领域的优化策略有所贡献,也为其他领域的多核系统调度提供了新的思考方向。
2021-09-25 上传
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