一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法，当有新的应用程序进入众核系统并请求分配核心运行时，建立基于应用程序吞吐量性能模型的动态计算网络，利用动态计算网络决策是否要增加新的应用程序进入众核系统运行和下一时刻每个应用程序运行时的核心分配方案。该发明专利技术通过考虑应用程序计算需求、暗核数量时变性，动态分配、调整核心分配方案，权衡当前正在执行的应用程序性能和在就绪队列的应用程序的等待时间，最终提高芯片吞吐量。

【技术实现步骤摘要】
一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法
本专利技术涉及众核系统处理器资源分配
，具体涉及一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法。
技术介绍
众核系统和二维网格片上网络：众核系统在一个芯片上集成大量核心，依靠片上网络上的路由器的存储转发功能，并行化执行应用程序，以提高芯片计算性能。二维网格片上网络是片上网络的一种典型的通信网络结构，是核心之间通信的主要网络结构。在二维网格片上网络中，一个路由器和一个核心进行相连，路由器与路由器之间通过通信链路相连。需要通信的核心，利用路由器的存储转发功能进行数据传输。暗核和活动核心：众核系统产生暗核有两个因素：第一、随着纳米技术的发展和计算需求的增长，大量的核心通过片上网络的互联集成到单个芯片上，以满足高性能计算的需求。随着晶体管特征尺寸的不断减小，泄露功率随着电压的下降而成指数上升，导致芯片的功率密度不断上升。由于制冷设备的制约，芯片上的部分核心需要关闭，以使得芯片在功率预算下运行。第二、由于众核系统的工作负载是不断的变化的，所以核心的使用率会随着工作负载进行相应的改变。为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法，当t时刻有新的应用程序进入众核系统并请求分配核心运行时，建立基于应用程序吞吐量性能模型的动态计算网络，利用动态计算网络决策是否要增加新的应用程序进入众核系统运行和t+1时刻每个应用程序运行时的核心分配方案，其特征在于，所述的众核系统处理器资源分配方法包括以下步骤：/nS1、计算从就绪队列中加入到运行队列的最大应用程序个数ξ，过程如下：/n在t时刻，正在众核系统运行的应用程序集合放置在运行队列T(t)中，准备就绪但是没有得到核心以运行的应用程序放置在就绪队列H(t)中；在t+1时刻所有运行的应用程序都没有暗核来加速应用程序运行的假设下，即芯...

【技术特征摘要】
1.一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法，当t时刻有新的应用程序进入众核系统并请求分配核心运行时，建立基于应用程序吞吐量性能模型的动态计算网络，利用动态计算网络决策是否要增加新的应用程序进入众核系统运行和t+1时刻每个应用程序运行时的核心分配方案，其特征在于，所述的众核系统处理器资源分配方法包括以下步骤：
S1、计算从就绪队列中加入到运行队列的最大应用程序个数ξ，过程如下：
在t时刻，正在众核系统运行的应用程序集合放置在运行队列T(t)中，准备就绪但是没有得到核心以运行的应用程序放置在就绪队列H(t)中；在t+1时刻所有运行的应用程序都没有暗核来加速应用程序运行的假设下，即芯片的所有核心都开启作为活动核心的假设下，在原有的t时刻运行队列T(t)的基础上，即保持运行队列T(t)里所有应用程序都在t+1时刻在众核系统运行的基础上，在芯片核心个数为Q和一个任务占据一个核心的约束下，根据应用程序进入就绪队列H(t)的顺序，计算从就绪队列H(t)中加入到众核系统运行队列T(t)的最大的应用程序个数ξ；
S2、利用动态计算网络计算具有最大吞吐量的应用程序集合T*(t+1)，该应用程序集合作为在t+1时刻运行的应用程序集合，过程如下：
首先，定义集合Tl(t+1)，l∈{0,…,ξ}，hj(t)∈H(t)，其中Tl(t+1)包含在t时刻结束时还没有运行完成的应用程序集合和l个在就绪队列H(t)中的应用程序；l个在就绪队列中的应用程序是按照应用程序加入就绪队列的先后顺序选择的，即先到先被选择，l的取值范围为0到ξ；T′(t)是在t时刻结束时未完成执行的应用程序的集合；hj(t)是就绪队列H(t)的第j个应用程序；对l取值，范围为0到ξ，形成不同的应用程序集合Tl(t+1)；
然后，对l进行取值且范围为0到ξ，对形成的每一个应用程序集合Tl(t+1)构造基于应用程序吞吐量性能模型的动态计算网络，并对形成的每一个应用程序集合计算在对应的动态计算网络中从源节点s到目的节点d的最长可行路径的吞吐量Ul(s,d)；
接着，在t+1时刻运行的应用程序集合T*(t+1)通过下面式子计算得到：



即对l进行取值且范围为0到ξ时，形成的应用程序集合中具有最大的吞吐量的集合作为t+1时刻运行的应用程序集合T*(t+1)；
S3、根据应用程序集合T*(t+1)在动态计算网络中的最长可行路径，得到t+1时刻核心分配方案，过程如下：
首先，B(t)是t时刻众核系统的暗核集合，|B(t)|是t时刻众核系统的暗核数量，被定义为在动态计算网络中，在众核系统暗核数量为|B(t)|的约束下，从源节点s到目的节点d的可行路径的集合；从源节点s到目的节点d的可行路径是由从每个决策阶段中取一个顶点组成，且路径中相邻两个决策阶段的两个顶点相连形成的边中不存在效用值为-∞的边；|T*(t+1)|被定义为应用程序集合T*(t+1)中的应用程序个数；集合T*(t+1)在对应动态计算网络中的最长可行路径是中具有最大吞吐量的路径，计算具有的最大吞吐量的可行路径为的过程如下：
在动态计算网络中，从源结点s出发，首先查找第一决策阶段的顶点与源节点s相连而产生源节点s的动态网络值的顶点，定义为a是分配给第1、2、…、|Tl(t+1)|个应用程序的总暗核数量，再从顶点出发，查找与顶点相连而产生顶点的动态网络值的第二决策阶段的顶点，定义为c是分配给第2、3、…、|Tl(t+1)|个应用程序的总暗核数量，以此类推，查找第i+1决策阶段与顶点相连而产生顶点的动态网络值的顶点其中，e是分配给第i、i+1、…、|Tl(t+1)|个应用程序的总暗核数量，m是分配给第i+1、i+2、…、|Tl(t+1)|个应用程序的总暗核数量，以此类推，直到目的节点d，所查找到的点相连接而形成的路径为具有最大吞吐量的可行路径；
根据该最长路径，得到最佳的暗核方案为：分配给第一个应用程序的暗核数量为a-c，分配给第i个应用程序的暗核数量为e-m；
分配给第i个应用程序活动核心数量为该应用程序的总任务数量。


2.根据权利要求1所述的一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法，其特征在于，所述的应用程序吞吐量性能模型为：



其中，分别是第i个应用程序的所有任务的平均执行时间和第i个应用程序的所有任务的平均通信量，wi为第i个应用程序的所有任务的计算量之和除以第i个应用程序的所有任务之间的通信量之和得到的商，应用程序由多个任务组成，任务之间具有通信量；Vi为第i个应用程序的任务集合，|Vi|为第i个应用程序的任务数，z1、z2、z3和z4分别为和wi的最高多项式阶数，βj、δj、μj、θj、ε是阶数为j的应用程序吞吐量性能模型的拟合系数，在众核系统中分别运行多个具有不同的任务数、计算量和通信量的应用程序，获得多组拟合应用程序吞吐量性能模型的数据后，通过极大似然估计法得到应用程序吞吐量性能模型的拟合系数。


3.根据权利要求2所述的一种温度约束下的暗核感知众核系统处理器资源分配方法，其特征在于，所述的在众核系统中分别运行多个具有不同的任务数、计算量和通信量的应用程序，获得多组拟合应用程序吞吐量性能模型的数据的过程如下：
在众核系统中分别运行多个不同的应用程序，获得多组拟合应用程序吞吐量性能模型的数据，被运行的应用程序之间具有不同的任务数、计算量和通信量，其中，多次分配不同的暗核数量给一个应用程序并在众核系统中运行，每个应用程序被分配暗核数量范围为0到2×|Vi|，在t时刻，分配给第i个应用程序的暗核集合被定义为Bi(t)，|Bi(t)|是分配给第i个应用程序的暗核数量；第i个应用程序在t时刻的运行区域定义为Ri(t)，Ri(t)包含活动核心集合Yi(t)和暗核集合Bi(t)，即Ri(t)＝Yi(t)∪Bi(t)，|Ri(t)|为运行区域的核心数目；为应用程序选择近似正方形的运行区域来运行应用程序，应用程序运行完成后，记录应用程序在分配相应的暗核数量|Bi(t)|下的吞吐量∏i(|Bi(t)|)、wi、Vi和|Bi(t)|等数据，∏i(|Bi(t)|)是第i个应用程序分配|Bi(t)|个暗核后在众核系统运行的吞吐量，数据以如下形式表示：{Πi(|Bi(t)|)，wi，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄星星，王小航，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44