异构计算调度优化：HEFT与CPOP算法解析

"这篇文档是关于HEFT和CPOP算法的中文翻译，主要涉及异构计算环境中的高效低复杂度任务调度。这两种算法是针对具有高性能和快速调度时间的有界异构处理器提出的，旨在最小化任务的最早完成时间(EFT)和关键路径上的处理器(CPOP)使用，以优化异构计算系统的性能。" 正文: 1. 异构计算环境与任务调度的重要性 异构计算系统由具有不同性能特性的处理器组成，这为执行计算密集型的并行和分布式应用程序提供了平台。在这样的系统中，有效的任务调度是实现高性能的关键，尤其是在资源预测和任务依赖性已知的静态模型下。 2. 任务调度问题 任务调度问题通常表现为将应用程序的任务分配给处理器，并决定执行顺序，考虑任务执行时间和通信成本。在静态调度问题中，应用被表示为有向无环图(DAG)，节点代表任务，边表示任务间的依赖关系。 3. HEFT(异构最早完成时间)算法 HEFT算法采用插入基础的方法，选择具有最高向上秩值的任务，并将其分配给处理器，以最小化任务的最早完成时间。这个策略有助于平衡处理器负载，减少整体完成时间。 4. CPOP(关键路径上处理器)算法 CPOP算法结合了向上和向下排序值的总和来确定优先级任务，并在处理器选择阶段侧重于调度关键任务，以最小化关键任务的总执行时间。这种方法有助于减少关键任务的延迟，提升系统效率。 5. 参数图生成器与性能评估 为了公正比较，文章中设计了一个参数图生成器，用于创建具有不同特征的加权有向无圈图。通过对随机生成和实际应用图的研究，HEFT和CPOP算法在调度质量（如调度长度比、加速比）和调度成本（如平均调度时间）方面展现出显著优势。 6. 总结 HEFT和CPOP算法是针对异构计算环境的创新调度解决方案，它们降低了调度复杂度，提高了调度效率，对于处理NP-完全的调度问题具有重要意义。这些算法不仅减少了总体完成时间，还优化了关键任务的执行，为异构计算系统的性能提升提供了有力支持。