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基于细粒度任务调度的防功耗分析模幂方法 被引量:5
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作者 童元满 戴葵 +1 位作者 陆洪毅 王志英 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第24期15-16,33,共3页
提出了一种基于细粒度任务调度的防功耗分析(包括简单和差分功耗分析)模幂实现方法。将比完整模乘操作粒度更小的操作作为原子操作(最小可调度单位),将模幂运算转换成完全随机的原子操作序列,任务调度与原子操作的执行是并行的。该方法... 提出了一种基于细粒度任务调度的防功耗分析(包括简单和差分功耗分析)模幂实现方法。将比完整模乘操作粒度更小的操作作为原子操作(最小可调度单位),将模幂运算转换成完全随机的原子操作序列,任务调度与原子操作的执行是并行的。该方法以细粒度操作为调度单位,实现简单、灵活性强,有利于提高运算性能。 展开更多
关键词 简单和差分功耗分析 SPA DPA 模幂 防护技术 细粒度任务调度 模乘操作
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并发式Spark消息分发器
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作者 何玉林 林泽杰 +2 位作者 徐毓阳 成英超 黄哲学 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第3期317-325,I0012,I0013,共11页
在大数据计算框架Spark中,驱动器采用迭代式消息分发机制,会增加任务提交的时间开销,影响任务执行的启动时间,限制了任务执行的并发性,导致多个执行器处于空闲等待状态,造成计算资源的浪费.使用线程池调度策略,构建一种高效且轻量级的... 在大数据计算框架Spark中,驱动器采用迭代式消息分发机制,会增加任务提交的时间开销,影响任务执行的启动时间,限制了任务执行的并发性,导致多个执行器处于空闲等待状态,造成计算资源的浪费.使用线程池调度策略,构建一种高效且轻量级的并发式Spark消息分发器.与迭代式Spark消息分发器不同,并发式消息分发器更加关注且更适合调度开销较大的细粒度任务作业,通过解析包含执行器重要信息的元数据,获取任务列表及各个任务对应的执行器标识,创建线程池并为每个任务启动异步计算,从而实现并发式任务分发,在保证系统稳定和任务顺利执行的前提下,最大程度地减少任务分发的时间开销.在虚拟机构建的仿真集群环境上,通过与迭代式消息分发器进行对比,证实了并发式消息分发器的良好效果.实验结果表明,在内存保持不变的前提下,并发式Spark消息分发器可减少约9%的任务执行时间,同时能提高约5%的中央处理器的利用率.并发式Spark消息分发器有效解决了迭代式消息分发机制针对细粒度任务分发的时间开销过大和计算资源浪费的问题. 展开更多
关键词 并行处理 大数据计算 Spark通信机制 消息分发 细粒度任务 线程池调度
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