云环境下的一种并行任务划分方法研究
计算机时代2014年第6
云环境下的一种并行任务划分方法研究
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摘 要： 并行任务划分一直是高性能计算的研究重点。结合地震资料数据处理的应用云环境，以任务运行时间估计模型作为优化目标函数，提出了一种改进的粒子群优化算法，用以解决地震资料任务划分问题。仿真实验证明，改进后的算法增强了全局搜索能力，提高了收敛速度和收敛精度，有效提高了云环境下任务的执行效率。关键词： 云计算； 地震资料数据处理； 任务划分； 粒子群优化算法； 全局最优中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）06-15-040 引言任务划分是实现程序并行化的基础，任务划分策略的好坏直接影响到负载平衡性、通信复杂度、任务间的依赖性以及任务间的同步方式等。在并行计算中常用的任务划分方法是基于任务图划分的方法[1]，但这种方式也存在不足之处，例如对语句的并行性分析过细，导致对任务划分过于复杂。因此，本文结
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