文献类型：期刊文章

作　　者：高原[1,2,3] 顾文杰[1,2,3] 丁雨恒[1,2,3] 彭晖[1,2,3] 陈泊宇[1,2,3] 顾雯轩[1,2,3]

GAO Yuan;GU Wen-jie;DING Yu-heng;PENG Hui;CHEN Bo-yu;GU Wen-xuan(NARI Research Institute,NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute),Nanjing 211106,China;System R&D Center,NARI Technology Limited Company,Nanjing 211106,China;State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control,NARI Group Corporation,Nanjing 211106,China)

机构地区：[1]南瑞集团(国网电力科学院)有限公司南瑞研究院,江苏南京211106 [2]国电南瑞科技股份有限公司系统研发中心,江苏南京211106 [3]南瑞集团有限公司智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏南京211106

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家重点研发计划基金项目（2017YFB0902600）;国家电网公司科技基金项目（SGJS0000DKJS1700840）大电网智能调度与安全预警关键技术研究及应用

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：2

起止页码：592-600

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为有效提高异构的CPU/GPU集群计算性能,提出一种支持异构集群的CPU与GPU协同计算的两级动态调度算法。根据各节点计算能力评测结果和任务请求动态分发数据,在节点内CPU和GPU之间动态调度任务,使用数据缓存和数据处理双队列机制,提高异构集群的传输和处理效率。该算法实现了集群各节点“能者多劳”,避免了单节点性能瓶颈造成的任务长尾现象。实验结果表明,该算法较传统MPI/GPU并行计算性能提高了11倍。

关 键 词：异构 集群  中央处理器  图形处理器 协同调度 算法  

分 类 号：TP305]