分布式Kahn处理网络集群调度优化算法

"这篇论文研究了一种针对分布式Kahn处理网络的集群调度算法，旨在解决多处理器集群环境中的任务-处理器动态分配问题。Kahn处理网络是一种用于描述并行程序的数据流模型，但由于其不可判定性，传统的静态调度算法无法适用。论文指出，忽视显式数据依赖关系的动态负载均衡策略可能会导致不必要的进程迁移，影响效率。因此，该研究基于运行时动态生成的离散事件序列，预测并分析Kahn处理网络在不同分配策略下的执行效率，通过迭代优化寻找最佳动态分配方案。仿真结果表明，该算法在提高处理器资源利用率方面表现出良好的性能。" 在这篇论文中，作者深入探讨了分布式Kahn处理网络的应用。Kahn处理网络是一个数据流模型，它表示了并行程序中的操作顺序，其中节点代表操作，边则表示数据流。在多处理器集群环境下，有效分配任务到处理器是优化系统性能的关键。由于Kahn网络的不可判定性，即无法预知所有可能的数据依赖关系，静态的作业调度策略变得无效。论文提出了一个创新的动态分配算法，考虑了网络中的显式数据依赖，以减少不确定性和不必要的进程迁移。 该算法的核心在于利用运行时动态生成的离散事件序列来预测处理效率。离散事件仿真是一种强大的工具，可以模拟系统的动态行为。通过这种方式，算法能够评估不同的任务-处理器分配方案，从而找到能最大化处理器资源利用率的最优策略。这种迭代优化方法旨在确保系统在执行过程中保持负载均衡，避免资源浪费，并提升整体性能。 此外，论文还提及了几个支持这项研究的项目，包括粤港关键领域重点突破项目、国家技术创新基金项目和广州市创新基金资助项目，这表明了该研究的学术价值和实际应用背景。作者团队包括钱正平、齐德昱和曾鸣，他们在并行计算模型、分布式系统和网络安全等领域有着深厚的理论基础和实践经验。 论文的关键词包括分布式Kahn处理网络、处理器分配、集群调度、负载均衡和离散事件，这些关键词揭示了研究的主要焦点和技术手段。论文的发布也遵循了严格的学术规范，如提供收稿和修回日期，以及相应的分类号和文献标识码，体现了其在学术界的认可度。 这篇论文为解决分布式环境中的并行程序调度问题提供了一个新的视角，通过动态分配和离散事件仿真技术，提高了多处理器集群的效率和资源利用率，对于并行计算和分布式系统的优化具有重要参考价值。