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申请/专利权人：南京工业大学

摘要：一种面向CPU‑GPU异构系统的SpMV任务划分与调度策略，步骤包括：1将大规模稀疏矩阵分割为若干计算任务量相同的子任务，再存入任务池中；2依据各处理器的峰值浮点运算性能确定子任务的初始划分比例RCPU和RGPU，并将第一个子任务按该比例划分为CPU端计算任务和GPU端计算任务；3分别启动CPU端和GPU端的并行计算程序；在CPU和GPU并行计算内核执行计算任务的同时，启动对下一个子任务的数据传输；4获取CPU端和GPU端的计算时间，并将二者的计算时间差作为控制偏差输入给PID控制器；PID控制器根据控制偏差和时间阈值，输出更新后的CPU和GPU端任务划分比例；5根据步骤4更新后的划分比例对下一个子任务进行分割，重复步骤2～步骤4。

主权项：1.一种面向CPU-GPU异构系统的SpMV任务划分与调度策略，其特征是先把SpMV任务划分成子任务，再进行子任务的调度，具体包括：1在数据流分解阶段：将大规模稀疏矩阵分割为若干计算任务量相同的子任务，再存入任务池中；2在任务划分阶段：依据各处理器的峰值浮点运算性能确定子任务的初始划分比例RCPU和RGPU，并将第一个子任务按该比例划分为CPU端计算任务和GPU端计算任务；RCP和RGPU分别表示划分给CPU端计算任务的比例和划分给GPU端计算任务的比例；3在重叠计算阶段：分别启动CPU端和GPU端的并行计算程序，开始执行计算任务；根据重叠计算机制，在CPU和GPU并行计算内核执行计算任务的同时，启动对下一个子任务的数据传输，以实现重叠计算；4在比例更新阶段：获取CPU端和GPU端的计算时间，并将二者的计算时间差作为控制偏差输入给PID控制器；PID控制器根据控制偏差和时间阈值，输出更新后的CPU和GPU端任务划分比例；5根据步骤4更新后的划分比例对下一个子任务进行分割，重复步骤2～步骤4过程直至所有子任务均计算完毕；所述步骤1～步骤3是任务划分过程，步骤4是子任务调度过程；在步骤4中，采用基于PID控制器的子任务调度算法，由PID控制器根据控制偏差和时间阈值，输出更新后的CPU和GPU端任务划分比例；子任务调度流程如下：在步骤1～3中，首先，将整个大规模SpMV计算任务按非零元素划分为若干个规模大致相同的子任务；然后，计算CPU和GPU的峰值浮点运算能力PeakPCPU和PeakPGPU，得出CPU和GPU端的初始任务划分比例RCPU和RGPU；根据经验值和现实需求设置达到负载均衡的时间阈值Threshold；在步骤4中，根据RCPU和RGPU将第一个子任务划分为CPU端和GPU端任务，并在执行完毕之后分别获取CPU上运行的时间T′CPU与GPU上的运行时间T′GPU；然后，计算T′CPU与T′GPU的差值timeDiff，并将timeDiff与Threshold进行比较；如果|timeDiff|Threshold，则说明按当前的划分比例和设备的状态而言，异构系统处于负载不均衡状态，此时将timeDiff作为控制偏差输入PID控制器，根据PID控制器的输出调整任务划分比例：当timeDiffThreshold时，则减少RCPU并同步增大RGPU；当timeDiff-Threshold时，则增大RCPU并同步减少RGPU；如果|timeDiff|≤Threshold，则说明在该时间阈值允许的误差范围内已达到CPU端和GPU端的任务负载均衡；此时近似认为在当前状态下，下一个子任务保持该划分比例仍然保持负载均衡，因而保持当前任务划分比例不变；最后，在CPU-GPU异构系统中根据更新调整后的RCPU与RGPU来将下一个子任务划分CPU和GPU端两部分，并执行各自计算任务；重复以上过程，直至所有子任务全部执行完毕。

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百度查询： 南京工业大学 面向CPU-GPU异构平台的SpMV任务划分与调度策略