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题名基于边覆盖队列的异构多处理器系统调度算法
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作者
陈雨濛
刘松林
何宗苗
陈彦君
凌翔
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机构
电子科技大学通信抗干扰全国重点实验室
成都工业学院网络与通信工程学院
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出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第5期723-732,共10页
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基金
国家重点研发计划项目子课题(22ZD201262003-1)。
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文摘
异构多处理器系统是具有不同计算能力和存储能力并相互连接的一组处理器。在异构多处理器系统中,优秀的任务调度算法能够缩短任务完成时间,提升系统利用率和并行度。针对异构多处理器系统,基于有向无环图的边覆盖理论提出了一种新的任务调度算法——启发式边覆盖队列调度算法(HECSA)。该算法利用改进的启发式公式,在保证拓扑正确的前提下,生成有向无环图的边覆盖队列。再利用计算复杂度低的启发式方法将边覆盖队列按顺序分配到异构多处理器上执行。常见数字信号处理任务和科学工作流任务的仿真实验结果表明,提出的HECSA在较低的复杂度下能够得到更好的调度结果。
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关键词
异构多处理器系统
有向无环图
边覆盖队列
快速傅里叶变换
高斯消元法
科学工作流
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Keywords
heterogeneous multiprocessor system
directed acyclic graphs
edge cover queue
fast Fourier transform
Gaussian elimination
scientific workflow
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化
被引量：2
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作者
柳家福
李欢
贺金平
刘天石
王启聪
吴泽彬
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
北京空间机电研究所
北京航空航天大学电子信息工程学院
南京理工大学连云港研究院
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出处
《航天返回与遥感》
2014年第6期99-106,共8页
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基金
国家自然科学基金(61101194)
江苏省自然科学基金(BK2011701)
+3 种基金
江苏省"六大人才高峰"项目(WLW-011)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113219120024)
CAST创新基金项目(CAST201227)
中国地质调查局工作项目(1212011120227)
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文摘
主成分分析(principal component analysis,PCA)是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)+中央处理器(central processing unit,CPU)异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。
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关键词
高光谱遥感
主成分分析方法
处理器异构系统
并行优化
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Keywords
hyper spectral remote sensing
principal component analysis
GPU＋CPU heterogeneous systems
parallel optimization
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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