关键词： 多处理器   MapReduce   MPI+Phoenix   Hadoop  

摘要： 随着近年来云计算的快速发展以及多核处理器核心数的快速增长，并行开发技术的应用也越来越普遍。各种并行开发技术如MPI、OpenMP等已经非常成熟的应用于各个领域，并且在Google的MapReduce编程模型的带动下出现了很多基于MapReduce模型的开发框架，如Phoenix、Metis、Hadoop等，但是Phoenix和Metis是基于共享内存架构实现的，不能用于分布式集群，而Hadoop集群部署在嵌入式环境下的执行效率不高。因此目前还没有成熟的基于嵌入式平台的分布式计算框架，虽然MPI+OpenMP方法是一个比较常用的方法，但是节点内使用OpenMP来对并行进行控制增加了编程难度，并造成开发和维护上的开销。 为了研究Hadoop在嵌入式处理器平台上的应用缺陷，本文首先构建了基于嵌入式多处理器的云计算平台，在其上实现了并行图像处理方法，进行了效率分析，进而发现了目前Hadoop应用于嵌入式环境中的不足。然后对多核平台下的MapReduce开发框架Phoenix和Metis进行了研究，并基于Tilera36众核平台对其进行性能评测，以此来发现这两个框架的优点和不足。 最后在上面所述的研究的基础上，重新设计了一个轻量级的面向嵌入式环境的分布式计算框架MPI+Phoenix，该框架在设计中主要考虑了嵌入式处理器节点之间的异构性，以及如何充分利用节点内部的处理器核心来最大化系统运行效率。最后针对该框架进行了图像并行处理的应用和测试，并对其进行Phoenix标准集测试，从而对该框架的各方面性能进行评估，通过测试表明本论文所提出的框架能够提高数据处理的并行性，同时提升程序的执行效率。

关键词： COMPUTER systems   ENERGY consumption   SCHEDULING   HETEROGENEOUS computing   MULTIPROCESSORS   PARTICLE swarm optimization  

摘要： Energy consumption in computer systems has become a more and more important issue. High energy consumption has already damaged the environment to some extent, especially in heterogeneous multiprocessors. In this paper, we first formulate and describe the energy-aware real-time task scheduling problem in heterogeneous multiprocessors. Then we propose a particle swarm optimization (PSO) based algorithm, which can successfully reduce the energy cost and the time for searching feasible solutions. Experimental results show that the PSO-based energy-aware metaheuristic uses 40%-50% less energy than the GA-based and SFLA-based algorithms and spends 10% less time than the SFLA-based algorithm in finding the solutions. Besides, it can also find 19% more feasible solutions than the SFLA-based algorithm.

关键词： 多处理器   片上系统   高性能总线互联   关键技术  

摘要： 随着科学技术的不断快速发展,电子科学技术和集成电路技术也得到了发展的机会,截至目前为止,科学技术已经可以做到在一个小小的芯片之上实现一个复杂的电子计算机系统的运行。但是,虽然科学技术已经得到了迅速的发展,不得不承认的是,如果芯片之中负载的信息内容过多的话,就很有可能会影响到芯片的正常运行。针对这样的情况,本文将着重的探讨多处理器片上系统高性能总线互联关键技术,为电子处理器技术的发展提供参考意见。

关键词： 代理服务器   内存管理   内存池   服务器集群   负载均衡  

摘要： 近年来随着网络用户在商务领域的应用增加,网络的性能与信息的安全成为一个焦点。这样,代理技术应需而生,代理服务器的好处众多,所以使用者的数量也显著增加。由此在性能等方面产生了诸多问题。如何在性能方面改进代理系统,将直接影响用户的响应速度。本文以高代理系统的性能为研究方向,重点研究代理服务集群中的单节点性能提高,以及集群中的负载均衡效率的提高。针对单节点的性能提升,提出一种在内存分配方面的解决方案。对于集群中各个处理节点之间,提出一种改进的负载均衡算法。首先,动态内存管理。本文提出一种从实际出发考虑的动态内存管理方案,这种方案是针对海量连接管理的网络服务程序而设计。它与经典的动态内存管理方案相比,简化了分配与回收算法,在性能方面得到极大的提升。而且增加对分配与释放的动态跟踪,在程序出现内存泄露的情况下,可以马上定位到内存泄露的位置并进行修改。其次,在服务器集群之间,改进负载均衡算法。该算法是基于预测与服务节点当前状态相结合的。先判断代理节点自身状态,后预测网络状态,综合计算出当前节点的反馈权值反馈给负载均衡调度器。算法充分考虑了各个服务节点间的差异,可以使得性能高的服务节点得到充分的利用。最大限度的提高响应速度。最后,根据动态内存管理方法和负载分配算法,设计一个服务器集群系统模型,对本系统的各个模块进行说明。

关键词： Design space exploration (DSE)   Design space pruning   Embedded system design   Multi-objective optimization   Multiprocessor systems on chip (Mpsoc)  

摘要： This survey presents a perspective on the existing research and practices initiated for the Design Space Exploration (DSE) in Multiprocessor System on Chip (MPSoC) technology. Reduction in size as well as adding more functionality within a single chip by incorporating multiple processors remains the key in the development of the modern MPSoC. This rapid development has been made possible because of the techniques used for scaling down the size of the chip in the field of integrated circuits. MPSoC has been considered as the best candidate for applications such as networking, telecommunication, multimedia, etc. which require high computational demand, high performance, flexibility, high energy efficiency, and low cost design. The designers have the onerous task of building MPSoCs for such applications because they have huge design options in terms of Processing Elements (PEs), micro-architectural features, interconnects, etc. to be considered with specific constraints. Exhaustive search is prohibitive because of the sheer design space size as well as the time to market considerations. Coverage of design space during the exploration process, and evaluating a single design point for finding the optimal design are the two issues that should be considered in any DSE process. This paper provides a comprehensive survey on the existing DSE techniques at the system and micro-architectural levels, the evaluation methodologies and the tools/frameworks with their comparison with respect to the design parameters considered. © 2005 - 2014 JATIT & LLS. All rights reserved.

关键词： 异构多处理器   动态可重构   资源利用率   冗余   热点计算资源  

摘要： 随着微处理器以及通信技术的飞速发展，可穿戴计算机已经广泛应用在军事、医疗监控以及抢险救灾中。但是由于应用环境的复杂性及多样性，可穿戴计算机的发展已经遇到了瓶颈，受到多方面因素的制约，例如在形态体积有限制情况下的接口资源利用率、应用恶劣环境时的冗余能力以及执行需要大量占用处理器的任务时的运行效率等。 为了有效地解决可穿戴计算机中的上述三类问题，本论文以异构多处理器的体系结构为研究平台，充分结合动态可重构技术，在资源利用率、冗余能力以及执行效率做出突破，最终实现的平台能够很好的应用在穿戴计算机中。具体说来，本论文的主要工作包括： （1）异构多处理器的体系结构研究：确定处理器的架构、处理器之间的互联策略、通信模型，另外为了降低系统整体的功耗，对系统的硬件电路做出相应的设计和实现。 （2）接口的智能化重构：实现RS232、RS485、RS422以及CAN四种接口的配置文件，设计处理器之间的软件访问接口，提出通用型的接口设备动态识别解决方案，针对插拔过程中可能引起的瞬态电压设计专门的电路进行保护。 （3）通信数据流的动态可重构：提出交叉开关的解决方案，改造接口的硬件电路，以及各处理器的运行软件。 （4）热点计算资源的动态可重构：实现配置在ARM处理器上运行DES加密任务，以及部署在FPGA处理器上具有DES加密功能的IP核，还包括设计实现了两种处理器同时执行DES加密的策略。 最后，经过实际测试表明，设计实现的平台能够基于接口的动态重构有效提高接口的资源利用率，而且具备一定的冗余容错的能力，在主处理器损坏的情况下通过接口设备通信数据流的动态重构能够完成正常的通信任务，还有利用重构热点计算资源的方法实现高效执行诸如加密应用的复杂运算任务。 本论文工作表明将动态可重构的研究技术结合异构多处理器技术所研制的平台，作为可穿戴计算机的原型系统，能够有效解决目前所遇到的瓶颈。

关键词： 高压直流输电工程   供配电   应用   控制保护系统   高性能处理器   自动化系统   运算功能   硬件结构   要求严格   钢铁行业   响应速度   系统时间   航天航空   高速响应   多处理器   起重机   灵活性   可扩展   制造   运行  

摘要： 在高压直流输电工程的应用中，要求控制保护系统具有强大的运算功能，高实时的响应速度，及硬件结构具有可扩展的灵活性和同步多处理器运行等特点，而德国Siemens公司的SIMATCI TDC正是具备了这些特点，SIMATIC TDC，称为工艺和驱动自动化系统，是Siemens公司推出的一种高性能处理器，应用于对控制系统时间要求严格，需要高速响应，高速计算的场合。如钢铁行业，电力，交通，航天航空，印制，起重机制造等行业。本文以SIMATIC TDC在直流输电工程为例介绍了其特点及在高压直流输电中的具体应用。

关键词： 实时系统   周期任务   多分区   多处理器   可调度性分析  

摘要： 随着计算机技术的飞速发展，嵌入式系统已广泛应用于科技生产及日常生活的各个领域，伴随而来的系统功能需求及复杂度也日益增大。与通用计算机系统相比，应用于不同领域的嵌入式专用系统，对系统的实时性、可靠性、稳定性的要求较高，尤其体现在航空航天、军工科技、核工业等关键领域的应用。为满足此类实时系统强实时性、高安全性、高可靠性的要求，精确掌握系统时间资源的使用状况，在系统设计阶段采用建模及验证的方法，对系统任务集进行可调度性分析相当必要。因而，精准化、自动化、高效化可调度性分析工具的开发颇具意义。 可调度性分析理论是实时系统高可靠性的理论保障，也一直是实时系统研究的热点问题。目前，业界研究的实时系统主要有三类：单处理器构架普通实时系统、单处理器多分区构架分区实时系统、多处理器构架复杂实时系统（混合挂载普通任务集和分区任务集）。本文是在限定实时系统中所有任务到达特性（周期性到达）的前提下，基于仿真方法实现的可调度性分析工具。 首先，本文对可调度性分析工具所涉及的三类实时系统的调度模型特性进行了详细阐述;其次，设计和实现了基于三类实时系统的可调度性分析算法，其过程包括：实时系统调度模型及任务模型的提取和建立、算法设计原理阐述等;再次，设计实现基于三类实时系统调度分析工具的统一友好用户操作界面;最后，对可调度性分析工具进行实例分析和性能测试，展示工具操作过程及工具分析结果。测试结果表明，本文研究的调度分析工具能准确、快速、自动地判定三类实时系统的可调度性，并能以甘特图的方式单步或连续地绘制各类实时系统的任务集调度执行过程。

关键词： 嵌入式   MapReduce   MPI+Metis  

摘要： 嵌入式平台上的并行计算已经越来越热门了,单核处理器再也不能满足应用上的需求。多核处理器的广泛应用促进了嵌入式并行计算的发展,涌现出许多并行开发的技术如MPI、OpenMP等核间通信技术。基于MapReduce编程模型的并行计算软件框架在计算机领域里百花齐放,如Spark、Hadoop、Metis和Phoenix等。Spark和Hadoop一般都是用于PC机集群,并没有用于嵌入式平台上的集群。Metis是在Phoenix基础上改进的基于MapReduce编程框架,这两个框架比前两个框架在资源上的消耗更小,所以适合用于嵌入式平台上的并行计算。Metis和Phoenix都是基于共享内存的编程模型,所以它们只支持节点内部的核间通信。本文对基于MapReduce编程模型Metis框架进行了研究,为了使Metis并行计算框架能够在嵌入式平台上实现节点的集群,设计了以Metis为核心执行MapReduce任务,MPI进行节点之间的通信,即MPI+Metis并行计算框架。通过Metis标准测试集评估测试MPI+Metis和MPI+Phoenix框架性能的差异。论文的最后,通过搜集嵌入式集群节点的CPU和内存的使用率评估节点的负载状况。最后,通过WordCount、LinearRegression分别测试MPI+Metis框架和MPI+Phoenix框架,表明Metis框架在数据处理过程比Phoenix更加有效。并通过测试多个嵌入式节点的集群上的CPU使用率和内存使用率,表明数据量越大的应用,CPU使用率和内存使用率处于高峰的时间越长,但通过多个节点的集群可以降低系统负载。