【摘 要】
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PVM是最为重要的并行编程环境之一.围绕PVM环境下LINUX集群系统的并行任务调度系统的设计问题,提出了一套解决方案,实现了一种采用负载预测方式的集中式的动态调度算法.提出
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PVM是最为重要的并行编程环境之一.围绕PVM环境下LINUX集群系统的并行任务调度系统的设计问题,提出了一套解决方案,实现了一种采用负载预测方式的集中式的动态调度算法.提出了一种利用人工神经网络技术预测系统负载的方法.采用人工神经网络中应用得比较广泛的BP网络,利用任务在结点上的历史执行信息,预测结点的负载变化情况.与通常的方法相比,预测方式的信息更加确切,使得在此基础上设计的调度算法的性能有了一定的提高.根据不同的编程模式包括基本模式和协作模式分别提出不同的调度策略.对于基本模式的并行任务.对于有一些特定要求的任务采用特定的策略选择合适的结点执行.最后,对实现的任务调度系统LDPVM与PVM系统的性能进行了比较.测试项目包括基本模式下和协作模式下的各个结点分配的任务数目及任务响应时间比较.实验结果表明,在结点处理能力不同的环境下,LDPVM的性能要远高于PVM的性能.
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