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

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出版者:Springer

作者:Feitelson, Dror; Rudolph, Larry; Schwiegelshohn, Uwe

出品人:

页数:315

译者:

出版时间:2005-07-22

价格:542.40元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540253303

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

并发计算的艺术：在多核时代高效调度任务 在当今数字洪流的时代，计算能力的需求如滚滚长江，永无止境。从科学研究的复杂模拟，到金融市场的实时分析，再到人工智能的深度学习，处理海量数据的能力已成为驱动进步的关键。而实现这一切的核心，便是如何有效地利用我们日益强大的计算资源——并行处理。本书《并发计算的艺术：在多核时代高效调度任务》正是致力于探索这一核心难题，它不聚焦于特定领域的应用，而是深入剖析并行计算领域中最为基础且至关重要的一个环节：任务调度。 传统的单核处理器时代，程序的执行顺序就像一条单行道，清晰而直接。但随着多核处理器、分布式系统以及GPU等硬件的普及，我们拥有了多条“车道”，如何让“车辆”（任务）在这些车道上畅通无阻，最大化整体吞吐量，并最小化等待时间，就成了一个需要深思熟虑的艺术。本书正是这门艺术的入门与进阶指南，它将带领读者穿越纷繁复杂的调度算法，理解其背后的数学原理和工程实践。 第一部分：并行计算的基石与挑战 在深入探讨调度策略之前，理解并行计算的本质以及其面临的挑战是不可或缺的。本部分将从宏观层面，为读者构建一个清晰的并行计算图景。 并行计算的演进与驱动力： 我们将回顾并行计算从早期概念到如今广泛应用的历程，分析摩尔定律的局限性以及多核架构为何成为必然。了解硬件的进步如何驱动软件设计，特别是调度策略的演变。 并行计算的范式： 读者将接触到几种主流的并行计算模型，如共享内存模型（如OpenMP）和分布式内存模型（如MPI）。理解不同模型下数据访问的特点以及它们对调度策略提出的不同要求。 并发与并行： 尽管常常混用，但这两个概念有着本质的区别。本部分将清晰界定并发（concurrency）和并行（parallelism），帮助读者理解并发是关于“同时处理多个任务”，而并行是关于“同时执行多个任务”。 并行计算中的挑战： 任务调度本身所面临的固有困难将在这一部分被一一剖析。我们将深入探讨： 任务的划分与依赖关系： 如何将一个大的计算任务分解成若干个可以并行执行的子任务？这些子任务之间是否存在着复杂的依赖关系，哪些任务必须在其他任务完成后才能开始？理解任务图（task graph）的概念以及其在调度中的重要性。 负载均衡（Load Balancing）： 如何确保所有处理器在任意时刻都有事可做，避免部分处理器空闲而其他处理器过载？这是提高并行效率的关键。 通信开销（Communication Overhead）： 在分布式系统中，任务之间传递数据需要时间，这种通信开销会显著影响整体性能。如何最小化通信开销，或者使通信与计算重叠，是调度策略需要解决的问题。 同步与互斥（Synchronization and Mutexes）： 当多个任务需要访问共享资源时，如何确保数据的一致性和避免竞态条件（race conditions）？同步机制的引入往往会带来额外的开销，如何高效地管理这些开销。 异构计算环境： 现代计算系统往往包含不同类型的处理器（CPU、GPU、FPGA等），它们在性能、功耗和内存访问模式上存在巨大差异。如何在异构环境中进行有效的任务调度，充分发挥各种硬件的优势，是一个巨大的挑战。 动态性与不确定性： 实际的计算任务往往具有动态性，任务的执行时间可能难以准确预测，甚至在运行时才确定。如何设计能够适应动态变化的调度策略。 第二部分：经典的调度算法与理论 掌握了并行计算的基本概念和挑战，本部分将聚焦于介绍和分析各种经典的调度算法。这些算法是解决并行计算难题的基石，理解它们的原理对于设计和优化自己的调度策略至关重要。 静态调度（Static Scheduling）： 列表调度（List Scheduling）： 这是最基本也是最常用的调度方法之一。我们将详细介绍其基本思想：为任务赋予优先级，然后根据优先级顺序将任务分配给可用的处理器。 优先级度量： 深入探讨不同的优先级度量方法，如基于任务执行时间的估计、基于任务的深度（critical path）、基于任务的宽度等，以及它们各自的优缺点。 贪心算法在调度中的应用： 很多静态调度算法都基于贪心思想，即在每一步都做出当前最优的选择。我们将分析这种方法的局限性以及何时有效。 启发式算法： 除了严格的最优解算法，我们还将介绍一些实用的启发式算法，它们能在合理的时间内找到近似最优解。 动态调度（Dynamic Scheduling）： 工作窃取（Work Stealing）： 在分布式系统中，当一个处理器空闲时，它可以“窃取”其他处理器的任务来保持忙碌。我们将详细解析工作窃取的原理、实现方式以及其在负载均衡方面的优势。 任务池（Task Pools）： 介绍如何利用任务池来管理待执行的任务，以及不同的任务池策略（如全局任务池、局部任务池）对调度性能的影响。 自适应调度（Adaptive Scheduling）： 讨论如何设计能够根据系统负载、任务特性以及硬件资源动态调整调度策略的自适应调度方法。 调度理论基础： NP-难性（NP-Completeness）： 很多调度问题（如最优任务调度）已被证明是NP-难问题，这意味着对于大规模问题，找到精确的最优解在计算上是不可行的。理解NP-难性有助于我们认识到为何需要启发式算法和近似算法。 性能度量指标： 如何量化一个调度策略的好坏？我们将介绍常用的性能度量指标，如 Makespan（总完成时间）、平均完成时间、处理器利用率、通信开销等，并讨论如何在不同场景下选择合适的度量指标。 调度中的博弈论： 在一些分布式或多用户环境中，调度决策可能涉及到多个参与者之间的博弈。我们将简要探讨博弈论在调度问题中的应用，以理解不同参与者的行为如何影响整体调度效率。 第三部分：面向现代计算平台的调度策略 随着计算平台的日益复杂和多样化，传统的调度算法需要进行扩展和改进，以适应新的硬件特性和应用需求。本部分将深入探讨一些面向现代计算平台的调度策略。 多核CPU上的任务调度： 线程池（Thread Pools）： 介绍线程池的工作原理，如何管理线程的创建、销毁和复用，以及如何将任务分配给线程池中的线程。 OpenMP和Pthreads中的调度指令： 详细讲解OpenMP和Pthreads等并行编程模型提供的调度子句（如 `schedule(static)`, `schedule(dynamic)`, `schedule(guided)`），并分析它们各自的适用场景。 缓存一致性与数据局部性： 探讨如何设计调度策略以最大化数据局部性，减少缓存失效，提高CPU的访问效率。 GPU上的任务调度： GPU的计算模型： 介绍GPU的SIMD/SIMT（Single Instruction, Multiple Data/Thread）计算模型，以及其强大的并行处理能力。 GPU任务调度： 讨论如何将CPU上的任务映射到GPU上执行，以及GPU内部的线程块（thread block）和线程（thread）的调度机制。 CUDA和OpenCL中的调度： 讲解CUDA和OpenCL等GPU编程接口提供的调度功能和最佳实践。 CPU-GPU协同调度： 在CPU和GPU协同工作的场景下，如何有效地调度任务，实现CPU和GPU资源的协同利用。 分布式系统上的任务调度： Hadoop、Spark等大数据框架的调度机制： 介绍这些框架内部的任务调度器（如YARN Scheduler、Spark Scheduler）的工作原理，以及它们如何处理大规模分布式任务。 集群管理系统（如Kubernetes）中的调度： 探讨Kubernetes等容器编排系统如何进行Pod的调度，以及它们如何考虑节点的资源、策略和亲和性。 通信模式与调度： 重点分析不同通信模式（如点对点通信、广播、规约）对分布式任务调度的影响，以及如何设计能有效利用通信带宽的调度策略。 异构计算环境下的调度： 资源异构性建模： 如何对具有不同性能特征和功耗的异构硬件资源进行建模，以便进行有效的调度决策。 任务-硬件匹配： 探讨如何根据任务的计算需求、内存需求以及其他特性，将其分配给最适合执行的硬件。 跨平台调度框架： 介绍一些旨在解决异构计算平台调度问题的通用框架和技术。 第四部分：高级主题与未来展望 在掌握了基础理论和实践后，本部分将引导读者探索更高级的调度主题，并展望并行计算任务调度的未来发展方向。 能源感知调度（Energy-Aware Scheduling）： 随着功耗成为一个日益重要的考量因素，本部分将探讨如何设计调度策略以最小化能源消耗，特别是在移动设备和大规模数据中心环境中。 实时调度（Real-Time Scheduling）： 对于对时间严格要求的应用（如自动驾驶、航空控制），实时调度是必不可少的。我们将介绍实时调度的一些基本概念和算法。 机器学习在调度中的应用： 探讨如何利用机器学习技术来预测任务执行时间、资源需求，甚至直接进行调度决策，以提高调度效率和鲁棒性。 动态性能优化与运行时调度： 介绍如何在程序运行时不断监控性能，并动态地调整调度策略以适应环境变化。 可扩展性与大规模系统调度： 随着系统规模的不断扩大，如何设计能够处理海量任务和海量处理器的调度系统。 调度策略的评估与验证： 介绍如何进行严谨的调度策略评估，包括仿真、基准测试以及实际部署中的性能监控。 《并发计算的艺术：在多核时代高效调度任务》是一本为软件工程师、系统管理员、研究人员以及对并行计算感兴趣的任何人士而写的指南。它旨在提供一个全面而深入的视角，帮助读者理解并行计算任务调度的复杂性，掌握各种经典的调度算法，并能够为现代多核、分布式和异构计算环境设计和实现高效的任务调度策略。通过阅读本书，您将能够更好地理解和利用我们日益强大的计算能力，将理论知识转化为实际的性能提升，在并发计算的艺术领域游刃有余。

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