- •Теоретичні Аспекти на Межі Продуктивності і Толерантність Дефекту в Паралельному Обчисленні
- •1 Вступ
- •1.1 Дослідницькі Питання
- •1.2 Дослідницька Методологія
- •1.3 Дослідницьке Сприяння
- •2 Багатопроцесорне Планування (Частина I)
- •2.1 Класифікація планування проблем
- •2.2 Межі і Складність на Багатопроцесорному Плануванні
- •3 Баланс Навантаження і толерантність дефекту (Частина 2)
- •3.1 Модель Дефекту
- •3.2 Надійність проти Доступності
- •4 Підсумок Статей
- •4.1 Частина 1
- •4,2 Частина 2
- •5 Робота в майбутньому.
- •1 Вступ
- •2 Попередні результати
- •3 Визначення і основні результати
- •3.1 Позначення
- •3.2 Визначення
- •3.3 Основні результати і план статті
- •4 Перетворення програми р в нову програму що містить вузьку і широку частину.
- •4.1 Програма р’ як м-ідентична копія програми р
- •4.2 Продовження процесів
- •4.3 Від чотирьох копій в три нові програми
- •4.4 Перетворення програмP в програму з «товстою» і «тонкою» частинами
- •5 Товста частина
- •5.1 Перетворення p в q
- •5.2 Перетворення q в q'
- •5.3 Властивості розміщення товстої частини
- •5.4 Обчислення товстої частини
- •6 Тонка частина
- •7 Об'єднання товстих і тонких частин
- •7.1 Знахідка оптимального розміщення, що користується класами розміщення
- •7.2 Гілково-граничний алгоритм
- •8 Твердження
- •9 Обговорення
- •10 Висновки
- •Стаття 2 Стаття 2 «Максимальна Вигода Збільшення Числа пріоритетних Переривань у Багатопроцесорному Плануванні»
- •Введення до роботи
- •2. Формування проблем, позначення і основні результати.
- •2.1. Формулювання завдання
- •2.2. Позначення і терміни
- •(Білі прямокутники показують неперервні роботи)
- •2.3. Основний результат
- •3. Докази
- •3.1. Методи доведення
- •3.2. Перевищення програми p'
- •4. Висновки
- •5. Обговорення
- •6. Список літератури
- •Стаття III Використання лінійок Голомбо для оптимальних відновлюючих системах в розподілених обчисленнях толерантних до помилок
- •1 Вступ
- •2 Формулювання задачі
- •3 Загальна нижчня межа b
- •4. Ощадні Схеми Відновлення
- •5 Лінійка Голомбо
- •6. Висновок
- •7. Список літератури
- •8. Додаток: Оптимальні Послідовності
- •1 Вступ
- •1. Формулювання задачі
- •Попередня робота
- •Ощадливі Схеми Відновлення і Схеми Відновлення Голомбо
- •Модульна Схема Відновлення
- •Схеми Голомбо проти схеми модуля
- •8. Висновки
- •8. Список літератури
- •1 Вступ
- •2. Проблемне формулювання
- •3. Попереднє дослідження
- •4. Схеми відновлення
- •4.1. Нижчий mv межі
- •4.2. Послідовність s
- •4.3. Приклад послідовності
- •4.4. Регулярна схема відновлення
- •4.5. Приклад схеми відновлення, заснованої на послідовності
- •5. Схеми відновлення чотирикутника з непаралельними сторонами проти схеми відновлення Голомбо
- •6. Обговорення і укладення
- •7. Список літератури
- •8. Додаток
- •1 Вступ
- •2. Проблемна область
- •3. Попереднє дослідження
- •4. Проблемне формулювання
- •4.1. Найгірша кількість справ, що розглядаються у визначений період
- •4.2. Послідовне балансування навантаження
- •4.3. Оптимальні схеми відновлення
- •5. Головні результати
- •5.1. Комп'ютерні ланцюги
- •5.2. Приклад послідовності
- •5.3. Нормальні послідовності
- •5.4. Приклади: Голомбо, Ощадливий і послідовності модуля
- •5.5. Наваньаження компенсації ланцюгами
- •6. Напруженість mv
- •6.1. Алгоритм
- •7. Обговорення і укладення
- •8. Список літератури
2.2 Межі і Складність на Багатопроцесорному Плануванні
Проблема планування паралельної програми по машинах м була показана, в класі складності НП (Garey і інший., [21]). Багато плануючих проблем просто щоб вирішити, коли ми дозволяємо пріоритетним перериванням, наприклад проблема зменшення часу (Cmax) максимального завершення без пріоритетних переривань на двох ідентичних процесорах (P2 //Cmax ) в класі складності НП при проблемі для пріоритетного паралельного планування більш ніж для 2 процесорів P pmtn Cmax вирішуваних в часі (McNaughton, [50]) O(n). Проте, там є все ще практичне питання дозволу або не дозволу пріоритетним перериванням. У 1966, Graham [26], користуючись правилом Списку планування, довів, що: Cmax(LS) Cmax
⁄ * ≤2–1⁄ m , де м є числом процесорів і означає час максимального завершення для оптимального графіку. Ідея списку, планування, необхідна для того, щоб скласти замовлений список процесів, призначаючи їм деякі пріоритети. Наступна робота від списку призначена першій доступній машині. Один з найбільш часто користувних алгоритмів для вирішення P// Cmax проблеми – «Найдовший час опрацювання» НЧО
який є
свого роду списком планування. Тут,
роботи упорядковуються в зменшенні
обробки замовлення часу і коли машина
доступна, найбільша робота готова почати
оброблятися. Складність цього алгоритму
є O(n
log
n)
і
верхня межа встановлена Грехемом ([27])
:
,
Проте, в алгоритмі НЧО, нехтують значенняю
синхронізації і перерозподілу
навантаження. Для досягення кращого
виконання представляється інший
опосередкований алгоритм , під назвою
«Мультифіт» з робочим інтервалом
,
на якому . Цей алгоритм заснований на
binpacking техніці, де роботи(завдання)
розміщені не в порядку зростання, і
кожна робота є розміщено в першому
процесорі, до якого вона найкраще
підходить. Ця межа була крім того
вдосконалена Фрізеном і Лангстоном
[20] а потім Юе [62] її допрацювів. Хохбаум
і Шмойс [29] розробили багаточленну
упосередковану схему, що заснована на
підході «мультифіт», з обчислювальною
складністю
для n
процесів.
Леннерштадт і Люндберг [39] встановлюють оптимальну верхню межу на вигоді користуючись двома різними паралельними архітектурами без міграцій процесів, де число процесорів в обох системах рівні. У [41] результат є розширено, для сценарію з різним числом процесорів. У Статті 1 - розширенні
такі
списки, як вартість комунікації і
синхронізації між процесорами (Стаття
1 Секція 4.1.1). Проблема зменшення робочого
інтервалу з пріоритетними перериваннями,
може
бути вирішена дуже ефективно із складністю
часу O(n).
Робочий
інтервал любого спланованого переривання
як мінімум
Проте
за встановленими правилами Макнатона
не більше ніж m
–
1 пріоритетні переривання потрібні у
безмежному випадку. Для планування з
обмеженнями переваги, тобто, P
Грехам
[26]
.
правила Грехама що були впровадженні
в 1996 році досі використовуються . Якщо
роботи мають модульну довжину проблема
НП-Комплексності. Проте, якщо число
процесорів обмежене 2ма, тоді
вирішуваний
вчасно O(n2).
Coffman і Garey [11] доводять, що найменший
досяжний робочий інтервал з непріоритетним
графіком складає не більше ніж 4/3
найменший досяжного робочого інтервалу,
коли пріоритетні переривання дозволяється.
У 1972, Лью [43] здогадується, що для будь-якої
безлічі завдань і обмежень переваги
серед них, працюючи на двох процесорах,
найменший робочий інтервал, досяжний
непріоритетним графіком - не більше ніж
¾ найменшого робочого інтервалу,
досяжного пріоритетним графіком.
Здогадка була доведена в 1993 Coffman і Garey
[11]. Тут автори узагальнюють результати
до номерів 4/3, 3/2, 8/5,... тобто до номерів
2k⁄(k+
1)
для деяких k
≥
2
. номер k
залежить
від відносного числа доступних
пріоритетних переривань. Braun і Schmidt
-ом[5] в 2003 доведена формула Cmax,
яка порівнює пріоритетний графік з
i
пріоритетними
перериваннями
Cmax
до графіку з безмежним числом пріоритетних
переривань в найгіршому випадку. Вони
узагальнили межу 4/3 до формули Cmax
.
У Другій статі, ми розширюємо результати Braun і Schmidt-а [5], порівнюючи пріоритетний графік з j пріоритетними перериваннями до графіку з i<j пріоритетними перериваннями, де (Стаття 2 Секція 4.1.2).
