PaRSEC并行计算工作流调度算法在云计算中的研究

"该文档是关于云计算环境下，基于PaRSEC框架的并行计算工作流调度算法的研究。文章深入探讨了并行计算、工作流调度的重要性以及当前的研究状况，并介绍了作者的主要工作和贡献。文中详细阐述了有向无环图（DAG）和调度算法的基础知识，特别关注了PaRSEC并行执行模型以及DPLASMA库在并行计算中的应用。此外，还提供了DPLASMA软件的依赖性、源代码下载、编译及安装的步骤，包括相关的辅助工具安装指南。" 文章首先介绍了背景和重要性，指出在云计算时代，高效的工作流调度对于优化计算资源的利用和提升系统性能至关重要。研究现状部分回顾了现有的并行计算和调度算法的发展，强调了进一步优化的必要性。 作者的主要工作和贡献集中在设计和实现一种基于PaRSEC（Parallel Runtime for Structured and Embedded Clusters）的并行计算工作流调度策略。PaRSEC是一种用于并行计算的执行模型，它支持动态任务调度，能够适应不同的硬件平台和应用程序需求。在PaRSEC的基础上，作者探讨了如何有效地分配和管理计算任务，以提高整体的工作流执行效率。 第二章详细描述了研究对象，包括DAG（有向无环图）的概念及其在工作流建模中的作用，以及用于并行计算的调度算法的基本原理。DAG是一种常用于表示任务依赖关系的数据结构，而调度算法则决定了任务的执行顺序和资源分配。 接着，文章引入了DPLASMA，这是一个针对大规模线性代数问题的高性能并行库。DPLASMA库提供了高效的矩阵运算，适用于多核和分布式环境，对于处理大规模并行计算工作流具有重要价值。 第三章详细介绍了DPLASMA的软件依赖、源代码获取、编译以及安装过程，包括编译器配置、CMake的使用，以及辅助工具如autoconf的安装方法，这些内容对于实际部署和使用DPLASMA库是必不可少的。 总体来说，这篇研究论文深入研究了基于PaRSEC的并行计算工作流调度算法，不仅理论分析了并行计算和调度的重要性，还提供了实际操作层面的指导，对于理解和改进云计算环境下的并行计算效率有着重要的参考价值。