基于HSA异构平台的任务调度研究

• 作 者: 陈充
• 出 处: 北京工业大学
• 发表日期: 2018年01期
• 关键词: CPU-GPU异构计算 异构系统架构 APU 任务调度 性能模型

近年来传统的同构多核处理器已不能满足多种上层应用对底层硬件资源日益增长的不同需求,处理器正在由多核时代向异构时代过渡,以CPU-GPU(Central Processing Unit-Graphics Processing Unit)架构为代表的异构多核处理器已逐渐成为了该领域内的研究热点。2012年,在AMD公司的倡导下,异构系统架构(Heterogeneous System Architecture,HSA)应运而生,2014年,符合该计算框架的加速处理器(Accelerated Processing Unit,APU)问世,引起了学术界和工业界的广泛关注。然而截至目前,针对该异构平台仍缺乏完善的任务调度机制,上层应用不能很好的利用底层硬件资源,造成了资源浪费。因此,如何针对符合HSA计算框架的APU处理器构建异构多核协同工作的运行环境,通过任务调度实现不同类型负载的优化部署,已成为了亟待解决的研究问题。经典的任务调度研究通常分为静态调度和动态调度两大类,采用合理的调度方法可以充分发挥系统的性能,获得很高的执行效率,但是,由于任务调度往往具有很强的平台相关性,底层硬件架构的差异导致了针对其它平台设计的这两类调度方法都无法在HSA平台上直接使用。为了充分发挥HSA平台的性能优势,本文第一次将性能模型引入到了HSA平台的任务调度研究之中,提出了针对HSA平台的静态和动态调度方法,并将其应用在极地冰川学的算法优化中,主要工作可以概括为以下四个方面:1.以CPU-GPU异构计算技术的发展情况为研究主线,介绍了异构系统开发的软硬件环境,调研了HSA生态环境的发展状况,深入分析了HSA关键技术的实现过程,并对其在处理资源竞争和协同工作方面的工作特点进行了分析。2.以实现基于HSA框架的APU平台静态最优任务分配为目的,结合单核处理器性能模型的构建原理,提出了HSA性能模型,详细给出了其基本概念和构建过程,该模型首先使用一系列的估计方法获得处理核心执行时间曲线,而后基于曲线交点找到理论最优分配比例。3.以负载均衡的思想为基础,提出了HSA平台动态任务调度方法,并使用典型算法对静态和动态两种调度方法分别进行了实验验证,而后对其在不同情况下的优势和适应度给出了分析。4.以极地冰川学中的典型算法,非线性CS成像算法为案例,讨论了将两种任务调度方法部署到实际应用的基本思路,实验结果显示基于HSA性能模型的静态和动态任务调度方法将执行时间缩短了约20%,确实行之有效。