基于智能化分配算法的計(jì)算機(jī)負(fù)荷并行處理技術(shù)探究

摘 要：隨著科技的日益發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)智能化分配算法的計(jì)算機(jī)負(fù)荷并行處理技術(shù)得到了高效穩(wěn)定的發(fā)展，然而，計(jì)算機(jī)的負(fù)荷并行處理技術(shù)，主要運(yùn)用智能分配算法。本文主要是圍繞計(jì)算機(jī)智能化分配算法，計(jì)算機(jī)負(fù)荷并行處理技術(shù)的方面展開(kāi)討論和探究。

關(guān)鍵詞：智能化分配的算法；計(jì)算機(jī)負(fù)荷；并行處理技術(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP338.6

計(jì)算機(jī)的軟件和硬件是一種實(shí)現(xiàn)工具的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，它們不僅相互聯(lián)系和相互制約，并行處理的技術(shù)主要都是算法為核心的處理技術(shù)，并行語(yǔ)言為描述；得到了廣大人民的開(kāi)展的推廣以及應(yīng)用，所以有必要探討對(duì)于基于智能化分配算法的計(jì)算機(jī)負(fù)荷并行處理。

1 研究計(jì)算機(jī)背景

如今計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展不斷的成為人們應(yīng)用的熱點(diǎn)，并行處理技術(shù)也隨之成為廣大用戶的熱點(diǎn)。主要并行處理有這幾個(gè)方面：

1.1 對(duì)稱性的并行處理技術(shù)。并行處理技術(shù)是以系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成，運(yùn)用的總線作為一種對(duì)稱的技術(shù)，然后與很多個(gè)處理機(jī)連接起來(lái)的，它的和系統(tǒng)中的軟硬件都有一定對(duì)稱性。

1.2 群機(jī)技術(shù)。將服務(wù)器和互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)組成，或者是工作站、大型機(jī)組成一起的構(gòu)成，并且是能夠構(gòu)成良好的并行處理技術(shù)叫工作站的群機(jī)技術(shù)。

1.3 PP處理技術(shù)。MIMD與關(guān)鍵技術(shù)相互結(jié)合主要以主流技術(shù)的分布式的存儲(chǔ)為主構(gòu)成的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和并行程序的相關(guān)規(guī)模，統(tǒng)稱為大規(guī)模處理技術(shù)，簡(jiǎn)稱為MPP處理技術(shù)。

1.4 并行數(shù)據(jù)庫(kù)處理技術(shù)。良好的并行處理技術(shù)是以數(shù)據(jù)的查詢和數(shù)據(jù)的管理為主，也就是說(shuō)與那種虛擬的服務(wù)器的技術(shù)和多線的程序技術(shù)相結(jié)合得來(lái)的，并且進(jìn)行查詢和管理的數(shù)據(jù)，叫做并行數(shù)據(jù)庫(kù)處理技術(shù)。

2 星型模型的構(gòu)建

一般的星型某型都是以一個(gè)處理器的前端處理器和所有后端處理器，進(jìn)行連接的跟處理器和通信鏈路處理器，就好比一個(gè)處理器的鏈路在運(yùn)行中，到達(dá)一定程度，子處理器就會(huì)通過(guò)根部處理器的作用，傳遞到總處理器再進(jìn)行分配，分配若干份，保留自己的一份，再傳遞給子處理器進(jìn)行計(jì)算。最后會(huì)分配到的子處理器負(fù)荷被處理之后，就會(huì)下達(dá)指令。

由N+1個(gè)處理器、N個(gè)鏈路所組成的一個(gè)單級(jí)樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)通信鏈路根處理器M0與其他所有處理器互相連接，其主要線性的成本系數(shù)表現(xiàn)為C11、C12…C1N，以及CP0、CP1、CP2…CPN。比如當(dāng)達(dá)到一定程度負(fù)荷時(shí)，根處理器就會(huì)把總是我處理負(fù)荷劃分成為N+1個(gè)部分，保障其自身的部分為H，進(jìn)而為子處理器分配的P1、P2、P3…PN部分為H1、H2、H3…HN，因此，在得到負(fù)荷的分配之后，所有的處理器立刻開(kāi)始計(jì)算，直到分配負(fù)荷部分被完全分解處理。

根據(jù)公式分析得到，有兩大模塊是一系統(tǒng)的任務(wù)的總負(fù)載量，來(lái)進(jìn)行完成任務(wù)的分配和執(zhí)行；這兩大模塊分別為，發(fā)送者的模塊和接受者的模塊。通過(guò)假設(shè)處理負(fù)荷在分配任務(wù)時(shí)和做任務(wù)之后的數(shù)據(jù)量結(jié)果會(huì)有變化，在同一時(shí)間內(nèi)和處理器在一起，停止計(jì)算根據(jù)公式就可以得出詳細(xì)的模型構(gòu)建。

3 算法

分配負(fù)荷的算法。假設(shè)由n個(gè)可以使用的節(jié)點(diǎn)組成服務(wù)器系統(tǒng)，其C={C1，C2…Cn}，并且C=C1 GS2 G，GCn。因此其主要的遞推公式如圖1所示，相似的根特圖的時(shí)間分配圖表可以表示負(fù)荷分配的過(guò)程，通信的時(shí)間在圖1的時(shí)間軸上方，計(jì)算機(jī)時(shí)間在圖1的時(shí)間軸下方。仔細(xì)觀看時(shí)間圖，并假設(shè)所有的處理器在同一時(shí)間進(jìn)行停止計(jì)算，就可以得出主要的遞推公式。

圖1 時(shí)間分配圖

4 構(gòu)建模型的仿真分析

4.1 在選擇節(jié)點(diǎn)完成一個(gè)任務(wù)或者是節(jié)點(diǎn)接收一個(gè)新的任務(wù)，我們把這個(gè)兩個(gè)時(shí)刻用來(lái)作為任務(wù)分配的起點(diǎn)，描述出在這兩種情況下的算法。例如：任務(wù)Mn達(dá)到節(jié)點(diǎn)Si，這個(gè)任務(wù)必須要訪問(wèn)數(shù)據(jù)的分片Do，為了驗(yàn)證這個(gè)算法的有效性，我們?cè)谕粋€(gè)構(gòu)成的單級(jí)樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行試驗(yàn)。根據(jù)情況來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)程序，讓它隨機(jī)產(chǎn)生一組數(shù)量的參數(shù)Mi、Zi、C11，CP1，To和Tm，Wi，Zi在[1，14]之間取一個(gè)值，C11，CP1在[1，32]之間取一個(gè)值，To，Tm在[1，10]之間取一個(gè)值。由此可見(jiàn)，在一個(gè)單級(jí)樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)中，第一個(gè)要進(jìn)行的就是一個(gè)根處理器、5個(gè)子處理器，互相運(yùn)行的總次數(shù)顯示為10次，而且，每一次的運(yùn)行都將產(chǎn)生100組隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而使得算法會(huì)收斂到最優(yōu)先排序；第二個(gè)要進(jìn)行的就是改變網(wǎng)絡(luò)處理器的數(shù)量，使其范圍變?yōu)?27。每一組樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)大概會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生100組參數(shù)，然而當(dāng)子處理器為7的時(shí)候，大概會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生200組參數(shù)，因此，根據(jù)研究顯示，表明排列順序的初始化與程序總收斂的排列總成本的最小值無(wú)關(guān)。

4.2 通過(guò)星型模型的分析，可以了解到，如果用某一新的節(jié)點(diǎn)，去像子處理器一樣去完成任務(wù)，并且是完成某一個(gè)任務(wù)的同時(shí)接受另一個(gè)新的任務(wù)進(jìn)行處理；但是這樣就會(huì)有兩個(gè)時(shí)間段分配任務(wù)的起點(diǎn)，因?yàn)樵谛切途W(wǎng)絡(luò)中，會(huì)有根部處理器和前段處理器的相接，同時(shí)處理任務(wù)與接收。當(dāng)總處理器的負(fù)荷劃分配給每一個(gè)子處理器時(shí)，相應(yīng)的值會(huì)在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)會(huì)發(fā)生一些變化，并且到達(dá)一定那個(gè)程度的數(shù)據(jù)值，成本系數(shù)標(biāo)記與處理器和鏈路就會(huì)進(jìn)行處理。以上這是在新任務(wù)達(dá)到一定數(shù)據(jù)值的時(shí)間起點(diǎn)的并行計(jì)算法的描述的情況下而言，不過(guò)同時(shí)，新任務(wù)還要利用本身加進(jìn)節(jié)點(diǎn)中同時(shí)處理，有了強(qiáng)制調(diào)，就會(huì)傳給子處理器進(jìn)行負(fù)荷，這樣將負(fù)荷的信息傳遞到子處理器進(jìn)行計(jì)算后，會(huì)啟動(dòng)子模塊，在子處理器的所有負(fù)荷處理后的指令情況下。然后就是相對(duì)于硬件系統(tǒng)那個(gè)而言的話，對(duì)稱性能夠使系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源共享，一般情況下CPU具有的能力硬件系統(tǒng)也會(huì)共同擁有，所以在運(yùn)行時(shí)，當(dāng)并行處理技術(shù)通過(guò)總線的運(yùn)用，和N多個(gè)子處理機(jī)以及總處理機(jī)的鏈接形成得來(lái)的，硬件系統(tǒng)和CPU都有的能力基本長(zhǎng)完全相等。然而在科學(xué)選擇節(jié)點(diǎn)的進(jìn)程中執(zhí)行任務(wù)中，工作站群機(jī)的技術(shù)，能夠充分的優(yōu)化任務(wù)的智能化分配的算法所需要的需求。在某些情況下，要想更好的滿足系統(tǒng)的開(kāi)銷(xiāo)需求和計(jì)算的需求，在任務(wù)的執(zhí)行過(guò)程中與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)組合在一起，這種數(shù)據(jù)的需求將會(huì)與服務(wù)器、群機(jī)工作站、大型機(jī)和MPP系統(tǒng)的組成為一體的良好的并行處理技術(shù)。因此才能夠?qū)崿F(xiàn)更好的滿足系統(tǒng)的通信，開(kāi)銷(xiāo)的需求和計(jì)算的需求。

4.3 最后就是，為實(shí)現(xiàn)良好的并行處理技術(shù)，在計(jì)算機(jī)中，一種叫做圖形處理器的并行計(jì)算機(jī)技術(shù)，簡(jiǎn)稱為GPU。這種推出的通用計(jì)算機(jī)技術(shù)和關(guān)鍵技術(shù)相互結(jié)合在基礎(chǔ)之上，能夠開(kāi)發(fā)并行數(shù)據(jù)技術(shù)；利用圖形處理的并行處理計(jì)算技術(shù)能夠充分的發(fā)揮美國(guó)AMD閃存芯片公司，所生產(chǎn)的CPU的并行運(yùn)算能力，主要用在對(duì)計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行加速的運(yùn)算。然而這種新型的驅(qū)動(dòng)程序主要的技術(shù)，還是以分布式存儲(chǔ)多指令交流多數(shù)據(jù)流，簡(jiǎn)稱為MIMD，它能夠使用N個(gè)控制器來(lái)不同的控制多個(gè)處理器，并且實(shí)現(xiàn)空間上的并行性和網(wǎng)絡(luò)的擁塞。這種技術(shù)相結(jié)合的高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和并行處理程序。因此，開(kāi)發(fā)并行數(shù)據(jù)技術(shù)，跟虛擬服務(wù)器技術(shù)等多種技術(shù)相結(jié)合起來(lái)，成為一種良好的并行處理。

5 結(jié)束語(yǔ)

總的來(lái)說(shuō)，基于智能化分配算法的計(jì)算機(jī)負(fù)荷并行處理技術(shù)的探究，作為一中計(jì)算機(jī)中新型的驅(qū)動(dòng)程序而言，運(yùn)用這種新型的驅(qū)動(dòng)程序可以將AMD公司的CPU的并行運(yùn)算能力發(fā)揮出重大的作用。

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作者簡(jiǎn)介：王玉萍（1979-），女，河南孟州人，講師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)軟件。

作者單位：鄭州科技學(xué)院信息工程學(xué)院，鄭州 450064