Resumen

Los sistemas informáticos heterogéneos de alto rendimiento se logran mediante el uso de algoritmos eficientes de programación de aplicaciones. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos actuales tienen una baja eficiencia en la programación. Con el objetivo de resolver este problema, proponemos un nuevo algoritmo de programación de tareas para cómputo heterogéneo llamado HSIP (algoritmo de programación heterogénea con prioridad de tarea mejorada) cuya funcionalidad se basa en tres pilares: () una estrategia mejorada de prioridad de tareas basada en la desviación estándar con una magnitud mejorada como peso de cálculo y peso de costo de comunicación para hacer que la prioridad de programación sea más razonable; () una política de selección de duplicación de tareas de entrada para acortar el tiempo total de ejecución; y () una política de optimización basada en la inserción de ranuras de tiempo inactivas (ITS) mejorada para hacer que la programación de tareas sea más eficiente. Evaluamos nuestro algoritmo propuesto en DAG

• Materias:Difusión de información Inteligencia de enjambre Programación híbrida Modelo de programación Máquinas virtuales
• Subjects:Information dissemination Swarm intelligence Hybrid programming Programming model Virtual machines
• Palabras claves:Algoritmos eficientes de programación de aplicaciones; Baja eficiencia en la programación; Algoritmo de programación de tareas; HSIP; Estrategia mejorada de prioridad de tareas; Política de selección de duplicación de tareas de entrada; Política de optimización basada en la inserción de ranuras de tiempo inactivas mejorada; Prioridad de programación; Makespan; Programación de tareas; Resultados experimentales; Proporción de longitud de horario; Eficiencia; Frecuencia de mejores resultados
• Keywords:Efficient application scheduling algorithms; Low efficiency in scheduling; Task scheduling algorithm; HSIP; Improved task priority strategy; Entry task duplication selection policy; Improved idle time slots insertion-based optimizing policy; Scheduling priority; Makespan; Task scheduling; Experimental results; Schedule length ratio; Efficiency; Frequency of best results