Job Scheduling Strategies for Parallel Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Frachtenberg, Eitan (EDT)/ Schwiegelshohn, Uwe (EDT)

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:

价格:59.95

装帧:

isbn号码:9783540786986

丛书系列:

图书标签:

• 并行处理
• 任务调度
• 算法
• 高性能计算
• 操作系统
• 资源管理
• 调度策略
• 并行编程
• 计算机科学
• 分布式系统

《并行计算中的任务调度与资源优化》 图书简介 本书深入探讨了现代高性能计算（HPC）环境中，尤其是多核处理器、集群系统和异构计算架构下，任务调度（Job Scheduling）与资源优化所面临的复杂挑战与前沿策略。本书旨在为计算机科学、软件工程、并行计算以及高性能计算领域的科研人员、系统架构师和高级开发者提供一套全面、深入且实用的理论框架与技术指南。 在计算能力呈指数级增长的今天，如何高效地将大规模计算任务分配给有限的并行资源，以最小化等待时间、最大化系统吞吐量并保证服务质量（QoS）成为决定计算效率的关键瓶颈。本书不侧重于单一的作业管理系统（如Slurm或PBS）的配置手册，而是聚焦于驱动这些系统底层决策的核心算法与智能策略。 第一部分：并行计算环境基础与调度理论的重构 本部分首先建立起现代并行处理系统的拓扑结构和性能模型基础。我们将细致分析当前主流的硬件平台特性，包括片上多核（Many-core on-chip）、众核架构（如GPU的SIMT模型）以及大规模分布式集群的互连网络延迟模型。 理论基础部分，本书将重新审视经典的调度理论，如列表调度（List Scheduling）、贪婪算法（Greedy Approaches）及其在动态环境下的局限性。重点阐述如何将这些经典模型适应于具有复杂依赖关系（DAGs）和异构处理单元的工作负载。我们详细分析了关键的性能指标，如完工时间（Makespan）、平均响应时间、资源利用率的定义及其相互制约关系，并引入了面向能效比（Energy-Awareness）的调度度量体系。 第二部分：静态与动态调度策略的深度剖析 本部分是本书的核心内容，系统地介绍了应对不同类型工作负载的先进调度算法。 静态调度的高级技术： 对于预先完全知晓任务结构和资源需求的批处理作业，本书深入讲解了基于图论和整数线性规划（ILP）的精确求解方法。特别地，我们探讨了如何使用启发式算法（Heuristics）来逼近NP-hard问题的最优解，包括关键路径优先（Critical Path First, CPF）的改进版本，以及如何利用拓扑排序来优化任务依赖的执行顺序。此外，本书详细分析了针对特定并行模型（如OpenMP/MPI混合模型）的任务分解与负载均衡的静态映射技术。 动态调度的适应性： 现实世界中的计算负载往往是不可预测的。本部分着重阐述了在运行时进行决策的机制。我们详细对比了主动式（Proactive）和被动式（Reactive）调度策略。关键内容包括： 1. 工作窃取（Work Stealing）机制的优化： 分析了现代工作窃取框架（如TBB和Charm++）中，如何通过智能的队列管理和目标选择策略来最小化窃取开销，特别是针对非均匀任务粒度的情况。 2. 优先级动态调整（DVS/DVFS集成）： 探讨了调度器如何与操作系统和硬件层面的频率/电压调整相结合，以实现性能与功耗的动态权衡。 3. 负载均衡的迭代模型： 介绍了基于迁移（Migration-based）和基于重分配（Redistribution-based）的动态负载均衡算法，并分析了它们在高延迟网络环境下的收敛速度和开销。 第三部分：面向特定架构与新型工作负载的调度 本书超越了传统的通用集群调度，聚焦于当前计算前沿的热点领域。 异构系统调度： 针对CPU/GPU混合系统，我们深入研究了如何有效地在不同类型的处理器上分配和同步任务。这包括了CUDA流的调度、OpenCL的内核编排，以及如何处理数据在CPU内存和GPU显存之间的频繁传输瓶颈。我们提出了一个多级调度框架，用于协调主机（Host）和设备（Device）侧的并行执行。 大规模数据流与图计算调度： 针对Hadoop、Spark等数据密集型框架中，任务往往表现为复杂的数据依赖图。本书阐述了面向数据局部性（Data Locality）的调度策略，如何通过预取数据和将计算推向数据源来显著减少I/O延迟。同时，分析了迭代式图算法（如PageRank）中的同步开销最小化技术。 实时与保证性调度： 在涉及高频交易、工业控制或科学模拟的场景中，响应时间的确定性至关重要。本部分讨论了硬实时和软实时的调度约束，并引入了最坏情况执行时间（WCET）分析在调度决策中的应用。 第四部分：智能调度：机器学习与强化学习的应用 本部分展望了调度领域的前沿研究方向，即利用数据驱动的方法来应对调度决策的爆炸性复杂度。 我们详细介绍了如何将调度问题建模为马尔可夫决策过程（MDPs），并应用强化学习（RL）技术，使调度器能够从历史经验中自主学习出最优的调度策略，而无需依赖硬编码的启发式规则。讨论了深度Q网络（DQN）和Actor-Critic模型在预测未来系统状态和制定长期最优调度方案中的潜力与挑战。此外，还探讨了如何利用监督学习模型来快速评估不同调度策略的潜在性能，作为预选阶段的过滤机制。 结论与展望 本书最后总结了当前调度领域尚未解决的关键难题，包括跨层次（从OS到Hypervisor再到应用层）的协同调度、能源效率与性能的长期权衡，以及如何设计具备高可解释性的智能调度系统。 《并行计算中的任务调度与资源优化》是一本面向实践和研究的综合性专著，它不仅提供了理解复杂调度难题的理论工具，更引导读者构建出适应下一代大规模并行系统的鲁棒、高效的调度解决方案。本书的深度和广度，使其成为并行计算领域研究者和工程师案头不可或缺的参考资料。

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