期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
新型分布式计算系统中的异构任务调度框架 被引量：8
1
作者 刘瑞奇 李博扬 +5 位作者 高玉金 李长升 赵恒泰 金福生 李荣华 王国仁 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1005-1017,共13页
随着大数据和机器学习的火热发展,面向机器学习的分布式大数据计算引擎随之兴起.这些系统既可以支持批量的分布式学习,也可以支持流式的增量学习和验证,具有低延迟、高性能的特点.然而,当前的一些主流系统采用了随机的任务调度策略,忽... 随着大数据和机器学习的火热发展,面向机器学习的分布式大数据计算引擎随之兴起.这些系统既可以支持批量的分布式学习,也可以支持流式的增量学习和验证,具有低延迟、高性能的特点.然而,当前的一些主流系统采用了随机的任务调度策略,忽略了节点的性能差异,因此容易导致负载不均和性能下降.同时,对于某些任务,如果资源要求不满足,则会导致调度失败.针对这些问题,提出了一种异构任务调度框架,能够保证任务的高效执行和被执行.具体来讲,该框架针对任务调度模块,围绕节点的异构计算资源,提出了概率随机的调度策略resource-Pick_kx和确定的平滑加权轮询算法.Resource-Pick_kx算法根据节点性能计算概率,进行概率随机调度,性能高的节点概率越大,任务调度到此节点的可能性就越高.平滑加权轮询算法在初始时根据节点性能设置权重,调度过程中平滑加权,使任务调度到当下性能最高的节点上.此外,对于资源不满足要求的任务场景,提出了基于容器的纵向扩容机制,自定义任务资源,创建节点加入集群,重新完成任务的调度.通过实验在benchmark和公开数据集上测试了框架的性能,相比于原有策略,该框架性能提升了10%-20%. 展开更多
关键词 任务调度 负载均衡 自动扩容 分布式计算 异构任务
下载PDF
面向CPU-GPU集群的分布式机器学习资源调度框架研究 被引量：6
2
作者 朱紫钰 汤小春 赵全 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期529-538,共10页
随着GPU硬件设施的广泛应用,越来越多的分布式机器学习应用程序开始使用CPU-GPU混合集群资源来提高算法的效率。但是,现有的分布式机器学习调度框架要么只考虑CPU资源上的任务调度,要么只考虑GPU资源上的任务调度,即使综合考虑CPU与GPU... 随着GPU硬件设施的广泛应用,越来越多的分布式机器学习应用程序开始使用CPU-GPU混合集群资源来提高算法的效率。但是,现有的分布式机器学习调度框架要么只考虑CPU资源上的任务调度,要么只考虑GPU资源上的任务调度,即使综合考虑CPU与GPU资源的不同,也很难提高整个系统的资源使用效率,即使用CPU-GPU集群进行分布式机器学习作业面临的关键挑战是如何高效地调度作业中的任务。在对现有的方法进行分析后,提出了一种基于不均匀数据分片的策略,利用线性规划的原理,使得CPU任务时间与GPU任务时间尽可能接近,从而减少分布式机器学习作业的整体执行时间。介绍了CPU-GPU混合计算框架的调度结构,这种调度结构针对CPU计算能力与GPU计算能力的不同特点,将数据分割成大小不等的数据分片以适应于CPU和GPU计算资源,给出了CPU-GPU混合资源下的任务调度方法,对该方法进行K-Means算法验证。使用CPU-GPU混合资源计算框架,K-Means性能平均提高1.5倍,且随着GPU数量的增加,K-Means性能能够显著提升。 展开更多
关键词 异构任务 一体化调度 聚类算法 分布式
下载PDF
异构任务图在网格环境中的调度实现 被引量：2
3
作者 华安 曾国荪 +1 位作者 乔伟光 张飞 《燕山大学学报》 CAS 2005年第4期360-365,共6页
并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题,网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图,为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计... 并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题,网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图,为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计网格异构任务图描述语言GHDL,实现了网格任务请求的统一封装以及任务请求在异构环境下的计算机理解和识别。通过设计自适应调度策略库,为分布异构动态网格环境下的任务调度提供有效解决方案,实现了在考虑网格任务间优先约束与数据关联的同时,采取异构宿主机识别、异构客户端自动创建等方式开发利用环境异构性与任务异构性,采取实时网格状态信息采集与任务迁移屏蔽了资源动态性。异构任务图在网格环境中的调度效果由树生长的仿真实验进行了展示。 展开更多
关键词 网格计算 有向超图 异构任务 并行调度
下载PDF
移动边缘计算中分布式异构任务卸载算法 被引量：18
4
作者 夏士超 姚枝秀 +1 位作者 鲜永菊 李云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2891-2898,共8页
随着物联网(IoT)迅速发展,移动边缘计算(MEC)在提供高性能、低延迟计算服务方面的作用日益明显。然而,在面向IoT业务的MEC(MEC-IoT)时变环境中,不同边缘设备和应用业务在时延和能耗等方面具有显著的异构性,对高效的任务卸载及资源分配... 随着物联网(IoT)迅速发展,移动边缘计算(MEC)在提供高性能、低延迟计算服务方面的作用日益明显。然而,在面向IoT业务的MEC(MEC-IoT)时变环境中,不同边缘设备和应用业务在时延和能耗等方面具有显著的异构性,对高效的任务卸载及资源分配构成严峻挑战。针对上述问题,该文提出一种动态的分布式异构任务卸载算法(D2HM),该算法利用分布式博弈机制并结合李雅普诺夫优化理论,设计了一种资源的动态报价机制,并实现了对不同业务类型差异化控制和计算资源的弹性按需分配,仿真结果表明,所提的算法可以满足异构任务的多样化计算需求,并在保证网络稳定性的前提下降低系统的平均时延。 展开更多
关键词 边缘计算 物联网 博弈论 李雅普诺夫优化 异构任务卸载
下载PDF
面向云工作流安全的任务调度方法 被引量：6
5
作者 王亚文 郭云飞 +3 位作者 刘文彦 扈红超 霍树民 程国振 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1180-1189,共10页
现有的云工作流大多工作在静态化、同质化的系统环境中,不仅易导致故障传播、降低系统容错度,而且易于攻击者获取系统环境信息,便于发动准确攻击.针对此问题,提出一种面向云工作流安全的任务调度方法.该方法以工作流系统多层次任务划分... 现有的云工作流大多工作在静态化、同质化的系统环境中,不仅易导致故障传播、降低系统容错度,而且易于攻击者获取系统环境信息,便于发动准确攻击.针对此问题,提出一种面向云工作流安全的任务调度方法.该方法以工作流系统多层次任务划分模式为基础,阶段性地对任务进行调度,避免针对特定任务的持续攻击.为有效防范攻击者针对任务执行环境的探测,利用多样化的系统镜像构建异构的任务执行体,并基于异构执行体动态变换任务执行环境,保证云工作流系统环境的随机性.此外,为进一步提高异构系统的安全效益,对执行体异构程度进行量化,并根据量化结果映射成调度选择概率,提高调度前后任务执行环境的差异.实验模拟3种攻击方法对改进的云工作流系统安全性进行测试,测试结果表明:该方法能有效提高云工作流系统的安全性. 展开更多
关键词 云工作流 异构任务执行体 任务调度 云安全 多样化操作系统
下载PDF
面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法 被引量：2
6
作者 王积旺 沈立炜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期244-253,共10页
在多机器人环境中,具有不同能力的机器人相互协作以完成任务需求。现实情况下,这些任务动态发布,且具有不同的目标和紧急程度,因此需要为每个任务分解出的细粒度动作分配和调度合适的机器人来负责执行这些动作。现有的方法大多适用于静... 在多机器人环境中,具有不同能力的机器人相互协作以完成任务需求。现实情况下,这些任务动态发布,且具有不同的目标和紧急程度,因此需要为每个任务分解出的细粒度动作分配和调度合适的机器人来负责执行这些动作。现有的方法大多适用于静态和同构的任务分配场景,而针对动态异构任务的分配则大多采用独占式的分配策略,导致机器人频繁进入等待状态(即机器人处于被分配了任务到真正开始执行任务之间的闲置阶段)。由于任务存在不同的紧急程度和发布时间,这种分配方式将降低对更紧急任务的响应效率,同时导致更多的等待时间和更长的任务完成时间。针对该问题,提出了一种面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法。其中,分配与调度的对象是任务所分解出的细粒度的动作,且一个动作能够由机器人的一种能力承担。面对任务分解出的一组细粒度动作集合,本方法借鉴拍卖算法过程,根据机器人能力、状态及任务信息计算出机器人承担特定动作的最优分配方案。另外,在每一次新任务发布或某一机器人执行完动作时执行分配和调度过程,可以将处于普通任务等待状态的机器人调度至紧急任务,以保证紧急任务优先完成,且缩短机器人的总体等待时间。基于本方法,扩展实现了机器人执行框架(ROSPlan)的执行模块。围绕一组多机器人动态异构任务的模拟实验表明,所提方法相较于采用贪心策略的方法可得到更优的分配方案。 展开更多
关键词 多机器人 动态异构任务 动作分配与调度 拍卖算法 ROSPlan
下载PDF
分布式训练异构任务调度算法研究 被引量：1
7
作者 杨坚伟 孟敏 +1 位作者 黄家乐 武继刚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期1160-1167,共8页
分布式机器学习中的工作结点在训练过程中经常需要处理异构任务,但任务发布者可能无法根据有效的先验知识确定边缘服务器集群中哪些是处于训练状态的工作结点。针对边缘服务器集群无法同时满足训练性能与服务质量最大化的问题,对异构任... 分布式机器学习中的工作结点在训练过程中经常需要处理异构任务,但任务发布者可能无法根据有效的先验知识确定边缘服务器集群中哪些是处于训练状态的工作结点。针对边缘服务器集群无法同时满足训练性能与服务质量最大化的问题,对异构任务调度算法进行了研究。首先在集群资源约束下分析了分布式训练收敛性能的影响因素;其次建立了最大化训练性能的优化目标;最后转化为多维多选择背包问题进行求解。仿真结果表明,所提异构任务调度算法能够在保证服务质量的同时,最大化分布式训练性能。 展开更多
关键词 分布式训练 训练性能 异构任务调度 多维多选择背包 收敛分析
下载PDF
基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移
8
作者 许驰 唐紫萱 +1 位作者 金曦 夏长清 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2457-2464,共8页
针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任... 针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束,构建系统长期平均开销最小化问题;由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合,难以求解,基于李雅普诺夫优化理论,将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题;通过马尔可夫决策过程建模,并采用双层竞争深度神经网络架构,提出基于深度强化学习的多任务迁移算法.实验结果表明,所提算法能够稳定收敛,并在长期能耗约束和任务截止期要求下有效降低系统长期平均开销. 展开更多
关键词 异构工业任务 任务迁移 李雅普诺夫优化 马尔可夫决策过程 深度强化学习
原文传递
一种基于DAG图的异构可重构任务划分方法 被引量：4
9
作者 郝水侠 曾国荪 谭一鸣 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1693-1698,共6页
为了实现高性能低功耗的计算,以任务划分为研究对象,提出了异构可重构计算的基本概念和形式化描述方法,给出了基于异构计算任务和异构可重构体系结构相结合的异构可重构两种任务划分方法:节点内部可重组及网络可重建的任务划分及算法,... 为了实现高性能低功耗的计算,以任务划分为研究对象,提出了异构可重构计算的基本概念和形式化描述方法,给出了基于异构计算任务和异构可重构体系结构相结合的异构可重构两种任务划分方法:节点内部可重组及网络可重建的任务划分及算法,最后验证了其任务划分方法的有效性. 展开更多
关键词 有向无环图(DAG) 异构计算任务 可重构体系结构 任务划分
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部