Scheduling in Parallel Computing Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Salleh Shaharuddin/ Zomaya, Albert Y.

出品人:

页数:183

译者:

出版时间:1999-5

价格:$ 247.47

装帧:

isbn号码:9780792385332

丛书系列:

图书标签:

并行计算
调度算法
任务调度
资源管理
负载均衡
并行系统
高性能计算
分布式系统
操作系统
算法设计

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具体描述

Scheduling in Parallel Computing Systems: Fuzzy and Annealing Techniques advocates the viability of using fuzzy and annealing methods in solving scheduling problems for parallel computing systems. The book proposes new techniques for both static and dynamic scheduling, using emerging paradigms that are inspired by natural phenomena such as fuzzy logic, mean-field annealing, and simulated annealing. Systems that are designed using such techniques are often referred to in the literature as 'intelligent' because of their capability to adapt to sudden changes in their environments. Moreover, most of these changes cannot be anticipated in advance or included in the original design of the system. Scheduling in Parallel Computing Systems: Fuzzy and Annealing Techniques provides results that prove such approaches can become viable alternatives to orthodox solutions to the scheduling problem, which are mostly based on heuristics. Although heuristics are robust and reliable when solving certain instances of the scheduling problem, they do not perform well when one needs to obtain solutions to general forms of the scheduling problem. On the other hand, techniques inspired by natural phenomena have been successfully applied for solving a wide range of combinatorial optimization problems (e.g. traveling salesman, graph partitioning). The success of these methods motivated their use in this book to solve scheduling problems that are known to be formidable combinatorial problems. Scheduling in Parallel Computing Systems: Fuzzy and Annealing Techniques is an excellent reference and may be used for advanced courses on the topic.

《并行计算系统中的调度》图书简介导言：并行计算时代的基石随着多核处理器和大规模分布式系统的普及，并行计算已成为现代高性能计算（HPC）、云计算以及边缘计算领域的核心驱动力。然而，单纯增加计算资源并不能自动带来性能提升。如何有效地管理和分配这些宝贵的资源，以实现最佳的吞吐量、最低的延迟和最高的资源利用率，成为了一个至关重要且极具挑战性的工程与理论问题。本书《并行计算系统中的调度》正聚焦于这一核心议题，深入探讨了驱动并行计算系统高效运行的调度理论、算法、模型与实践。本书旨在为研究人员、系统设计者、软件工程师以及高级计算机科学专业的学生提供一个全面且深入的视角，理解从单节点多核到大规模集群环境下的复杂调度难题。我们不追求对并行计算硬件的全面覆盖，而是将重点集中在如何有效地利用这些硬件资源，即调度器的设计、实现与优化。第一部分：基础理论与模型构建本部分奠定了理解高级调度问题的理论基础。我们首先回顾了计算任务、系统架构（特别是针对并行执行环境的特性）以及性能度量（如加速比、效率、响应时间）的基本概念。任务建模与依赖关系：详细分析了不同类型的并行任务模型，包括数据并行、任务并行、数据流图（DFG）、以及更具挑战性的混合模型。我们将重点放在如何将实际应用转化为可调度的计算图，并探讨拓扑排序、关键路径分析在预调度决策中的作用。系统抽象与资源模型：讨论了如何对异构并行系统（如CPU-GPU混合系统、集群网络）进行建模。不同于仅仅描述硬件规格，本书强调建立能够反映调度约束（如内存带宽、通信延迟、功耗限制）的抽象资源模型，这对于制定实际可行的调度策略至关重要。经典调度理论回顾：深入探讨了经典的调度理论框架，如列表调度（List Scheduling）的变体、临界区调度（Critical Path Scheduling）的局限性，以及如何将经典理论扩展到具有复杂通信拓扑和非均匀处理能力的现代系统中。第二部分：单机多核与众核调度本部分专注于单个物理节点内部的调度，这在现代服务器和高性能工作站中极为常见。操作系统级线程调度器的演进：我们分析了传统操作系统（如Linux CFS、Windows 调度器）在面对多核或众核（如Intel Xeon Phi或早期GPU架构）时的局限性。重点在于软件（用户空间）层面对硬件的感知与干预。缓存与内存层次结构感知调度：探讨了调度决策如何直接影响缓存命中率和内存访问延迟。引入了“缓存友好型调度”的概念，设计了将相关数据和计算单元绑定到同一核心或共享缓存区域的策略，以最大限度地减少跨核的缓存失效代价。能效与热点管理：在功耗和热限制日益严格的背景下，本部分详细讨论了如何将能耗（Power）作为关键优化目标。分析了动态电压和频率调节（DVFS）机制对调度带来的影响，并提出了功耗限制下的最优任务分配算法，确保系统性能在可持续的能耗范围内。众核架构的专用调度：针对大规模片上多核（Many-core on-chip）架构，如GPU的SM（Streaming Multiprocessor）调度，研究了线程束（Warp/Wavefront）的并发管理、指令级并行与内存合并的优化调度技术。第三部分：大规模集群与分布式系统调度本部分将视野扩展到跨越网络边界的大规模并行环境，如数据中心和超级计算机。作业管理与资源预留系统：详细介绍了主流的资源管理系统（如Slurm、Mesos/Marathon、Kubernetes的调度组件）的工作原理。本书侧重于分析这些系统如何处理大规模的批处理作业（Batch Jobs）和交互式作业的混合负载。网络拓扑与通信感知调度：在分布式系统中，通信开销往往超过计算本身。本节深入研究了如何利用网络拓扑信息（如Fat-Tree、Torus）来指导任务分配，最小化跨越交换机或网络的通信路径长度。讨论了基于消息传递接口（MPI）作业的拓扑感知映射技术。异构集群的负载均衡与迁移：探讨了在CPU、GPU、FPGA等异构资源并存的集群中，如何实现跨越不同类型节点的有效负载均衡。分析了任务迁移的成本与收益权衡，以及在故障发生时如何快速进行鲁棒性调度。第四部分：高级调度范式与前沿研究本部分探讨了超越传统静态调度的动态、自适应以及智能化方法。在线与自适应调度：讨论了当系统状态、任务到达速率或任务执行时间在运行时发生变化时，调度器必须采取的策略。重点研究了反馈控制机制在维持系统稳定性和性能方面所起的作用，以及如何设计对预测误差不敏感的调度算法。容器化与微服务环境下的调度：随着云原生技术的成熟，理解容器（Docker, CRI-O）和编排系统（Kubernetes）如何在其调度层处理并行任务变得至关重要。分析了cgroup、命名空间如何限制资源，以及更高级别的调度器（如Gang Scheduler）如何保证一组相互依赖的并行任务能够原子性地启动和运行。基于学习的调度方法：介绍如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）和模仿学习来训练调度策略。探讨了如何定义合适的奖励函数，以指导智能体在复杂、高维的调度决策空间中搜索出超越传统启发式算法的最优解。分析了将RL应用于作业优先级排序和资源分配的实际案例。结论：面向未来的调度挑战本书最后总结了当前并行调度领域面临的开放性问题，包括极大规模系统的可扩展性、量子计算等新兴范式下的调度需求，以及确保调度公平性和透明性的社会计算要求。本书并非提供一蹴而就的万能药方，而是提供了一个坚实的知识框架，使读者能够批判性地评估现有技术，并为下一代并行计算系统的挑战做好准备。本书特色：本书的独特之处在于其跨越了从操作系统内核到大规模分布式框架的广阔视野，理论推导与工程实践紧密结合。书中包含了大量的伪代码示例、性能分析图表以及对关键调度算法的复杂度分析，确保读者不仅理解其概念，还能掌握其实施细节。我们致力于揭示调度决策背后的“为什么”和“如何”，而非仅仅停留在表层的工具介绍。