【笔记】HEFT——面向异构计算的高性能、低复杂度任务调度

何者_

已于 2022-08-23 15:41:32 修改

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分类专栏：【论文】嵌入式系统文章标签：算法系统架构嵌入式硬件

于 2022-08-19 17:28:43 首次发布

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本文探讨了面向异构计算环境的任务调度问题，提出HEFT（Heterogeneous Earliest Finish Time）算法和CPOP（Critical Path on Processors）算法。HEFT算法通过任务的向上排名值最小化任务的最早完成时间，而CPOP算法通过向上和向下排名值的总和确定任务优先级。实验表明，这两种算法在调度质量和成本上优于传统方法，尤其是在调度长度、加速比、最佳结果频率和平均调度时间上表现突出。

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目录

任务调度问题

（1）基于启发式算法

（2）基于随机搜索的引导算法

异构环境的任务调度启发式

1.HEFT和CPOP算法使用的图形属性

摘要

应用程序调度问题已经被证明是一个NP完备问题。

本文提出了两种算法：

（1）异构最早完成时间HEFT算法

在每个步骤中选择具有最高向上排名值(upward rank value)的任务，并将所选任务分配给处理器，从而通过基于插入的方法最小化其最早的完成时间。

（2）处理器上的关键路径CPOP算法

CPOP通过向上和向下排名值的总和来确定任务的优先级。

另一个区别在处理器选择阶段，该阶段将关键任务安排到处理器上，从而最大限度减少关键任务的总执行时间。

调度算法在调度的质量和成本方面都明显优于以前的方法，主要表现在调度长度比SL、增速、最佳结果的频率和平均调度时间指标。

任务调度问题

调度系统模型由应用程序、目标计算环境和调度性能标准组成。

应用程序

用一个有向无环图DAG表示： $G = (V,E)$ ，V代表任务集，E代表不同任务节点的边；
$edge(i,j)\in E$ 代表在任务 $n_j$ 开始前完成任务 $n_i$ ；
$Data$ 是一个 $v*v$ 的矩阵， $data_{i,k}$ 代表从任务 $n_i$ 到 $n_k$ 所传输的数据量

没有任何父级的任务称为输入任务 $entry \: task$ ，没有任何子级的任务称为退出任务 $exit\, task$

目标计算环境

由集合Q表示一系列完全拓扑连接的异构处理器，并假定所有处理器间通信都执行无争用。计算可以与通信重叠。假定应用程序的任务执行是非抢占式的。

W是一个 $v*q$ 的计算成本矩阵， $w_{i,j}$ 在处理器 $p_j$ 上完成任务 $n_i$ 的预计执行时间

任务 $n_i$ 平均执行成本 $\bar{w_i}$ ： $\overline{w_{i}} = \sum^{q}_{j=1} w_{i, j}/q$ ；

处理器之间的数据传输速率存储在 $q*q$ 大小的矩阵B中；

处理器的通信启动成本在一个q维向量L中给出。（ $L_m$ ）

边界(i,k)的通信成本

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