【正文】 cy_add (name,data,src,dst)。SD_task_schedule (task,workstation_nb, workstation_list,putation_amount,munication_amount, rate)。SD_simulate (how_long)。SD_exit ()。任務(wù)生成并添加依賴關(guān)系調(diào)度任務(wù)到主機 圖 SimGrid 模擬流程圖在 HOME 下安裝您的 SimGrid，具體步驟如下： ./configure prefix=$HOME make make install 然后，設(shè)置環(huán)境變量，LIBRARY_PATH 和 INCLUDE_PATH 及 LD_LIBRARY_PATH 中增加相應路徑。有兩種方法將程序和 SimGrid 庫鏈接起來： 湖南大學畢業(yè)設(shè)計(論文) 第 18 頁? 如果使用的是靜態(tài)庫： gcc o MainProgram 在這種情況下，所有的 SimGrid 函數(shù)都直接包含進了 MainProgram，因此二進制文件就比較大。 ? 如果使用動態(tài)庫（推薦使用）： gcc lsimgrid o MainProgram 在這種情況下，所有的 SimGrid 函數(shù)都不直接包含進了 MainProgram，需要設(shè)置環(huán)境變量： export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/lib/:$LD_LIBRARY_PATH，這樣在運行時才能找到 。 仿真 安裝好模擬器，我們需要設(shè)置好仿真參數(shù)，然后就可以對調(diào)度結(jié)果進行仿真調(diào)度。 參數(shù)設(shè)置我們通過仿真 HEFT 和 HRDS 算法調(diào)度結(jié)果，來比較 HEFT 和 HRDS 算法調(diào)度結(jié)果的性能和可靠性。為突出比較的有效性，我們使用隨機生成的應用任務(wù)圖每個應用程序 DAG 包含 40 個任務(wù)。DAG 圖中計算量和通信量的比（CCR）代表了計算密集程度，我們采取了 CCR 為 ，1 和 2 三種情況。模擬的網(wǎng)格環(huán)境由 5 個 VN 和一個網(wǎng)格全局服務(wù)器組成。連接的 VL 延遲為 ，帶寬為 5000000000，VL 的故障率假定應均勻地分布在 到 。各 VN 包含 3，4，5 等不同數(shù)量處理器。處理器速度為310?41000000000 到 1500000000。鏈路的傳輸速率假定分布在 500000000 和 2022000000 之間。處理器和鏈路的故障率假定分布在 到 。410?5 仿真結(jié)果CCR= 時 HRDS 和 HEFT 算法調(diào)度結(jié)果的性能如圖表 和圖表 所示。 湖南大學畢業(yè)設(shè)計(論文) 第 19 頁2 4 6 810應 用 程 序 個 數(shù)可靠性 HEFTHRDS 51015202 4 6 8 10應 用 程 序 個 數(shù)完成時間 HEFTHRDS圖表 圖表 CCR=1 時 HRDS 和 HEFT 算法調(diào)度結(jié)果的性能如圖表 和圖表 所示。2 4 6 810應 用 程 序 個 數(shù)可靠性 HEFTHRDS 2 4 6 810應 用 程 序 個 數(shù)完成時間 HEFTHRDS圖表 圖表 CCR=2 時 HRDS 和 HEFT 算法調(diào)度結(jié)果的性能如圖表 和圖表 所示。2 4 6 8 10應 用 程 序 個 數(shù)可靠性 HEFTHRDS 579111315172 4 6 8 10應 用 程 序 個 數(shù)完成時間 HEFTHRDS 湖南大學畢業(yè)設(shè)計(論文) 第 20 頁圖表 圖表 調(diào)度結(jié)果成功地在 SimGrid 中仿真。調(diào)度結(jié)果顯示，分層可靠性驅(qū)動調(diào)度（HRDS）算法的調(diào)度結(jié)果在調(diào)度長度（完成時間）和系統(tǒng)的可靠性方面要優(yōu)于 HEFT網(wǎng)格調(diào)度算法。把可靠性開銷納入調(diào)度依據(jù)并采用層次調(diào)度是可行的，而且使調(diào)度結(jié)果的性能和可靠性得到提高。 本章總結(jié)本章介紹了常見的網(wǎng)格模擬器，從中選擇 SimGrid 作為本項目的模擬器。項目應用了 SimGrid 的 SimDag 模塊，仿真 DAG 圖任務(wù)。仿真結(jié)果驗證了 HRDS 算法的正確性，并證明了其調(diào)度結(jié)果比 HEFT 算法性能更好，可靠性更高。第五章 總結(jié)與展望網(wǎng)格就是網(wǎng)絡(luò)中資源的聯(lián)合。網(wǎng)格系統(tǒng)適合執(zhí)行計算密集型的并行和分布式應用程序。隨著科學計算的日趨復雜,大型科學與工程項目的組織與實施都面臨著大量異構(gòu)計算資源、多信息系統(tǒng)之間的協(xié)作與交互。網(wǎng)格技術(shù)是當前計算機科學的熱點之一。網(wǎng)格調(diào)度算法是網(wǎng)格計算的靈魂，決定了其性能。為研究算法，我們引進了調(diào)度模型 湖南大學畢業(yè)設(shè)計(論文) 第 21 頁數(shù)字化現(xiàn)實問題，然后研究并實現(xiàn)了 HEFT 算法，通過分析總結(jié)其優(yōu)劣，對 HRDS 算法進行改進。我們在 HRDS 算法中加入了可靠性開銷作為調(diào)度依據(jù)，并把算法分為兩層調(diào)度，本地可靠性驅(qū)動調(diào)度和全局可靠性驅(qū)動調(diào)度。兩算法的調(diào)度結(jié)果在 SimGrid網(wǎng)格模擬器中仿真調(diào)度，仿真成功并且調(diào)度結(jié)果在可靠性和性能 HRDS 都比 HEFT 算法要好。HRDS 算法對其他人探索網(wǎng)格有一定的借鑒作用。隨著科學計算的日趨復雜,大型科學與工程項目的組織與實施都面臨著大量異構(gòu)計算資源、多信息系統(tǒng)之間的協(xié)作與交互，網(wǎng)格技術(shù)不可或缺。網(wǎng)格計算將分布在不同地理位置的計算資源集成,從而提供一種高性能計算能力。調(diào)度算法是網(wǎng)格計算的核心,截至目前在此方面已有人研究出一些很好的算法。然而,隨著并行分布計算的高速發(fā)展,研究一些新的更高效的算法迫在眉睫。 湖南大學畢業(yè)設(shè)計(論文) 第 22 頁致 謝我的畢業(yè)設(shè)計即將完成，至此，四年的大學生活即將成為過去。在這四年當中，我不僅學到了許多專業(yè)知識，更重要的學會了許多為人處世的人生哲學，所有的這些都是老師們的辛勤教導的結(jié)果。而所有的這一切都為我以后的學習、工作打下了堅實的基礎(chǔ)。在此，我要感謝大學四年所有的授業(yè)老師，感謝他們每一個人在這四年當中對我在學習上的熱心指導和幫助, 他們的人格魅力，博大精深的專業(yè)知識，耐心誠懇的育人態(tài)度都為我以后的工作學習提供了鮮明的榜樣。感謝指導我畢業(yè)論文的李肯立老師和唐小勇老師，是他們促成了本次論文的順利完成。他們嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度，深深地影響了我。在對畢業(yè)設(shè)計相關(guān)知識的學習過程中，他們給了我很多的幫助，真正意義上的把我?guī)нM網(wǎng)格計算這個領(lǐng)域，使我受益匪淺。他們教會我的不僅僅是專業(yè)知識，更多的是對待學習、對待生活的態(tài)度。 其次，感謝那些一起學習、交流的同學，他們給了我很多寶貴的建議，讓我能更全面更深入的思考問題，繼而解決問題。感謝計算機與通信學院的那些人，那些事，那些記憶。最后，感謝四年的大學生活，感謝我的家人和那些永遠也不能忘記的朋友，他們的支持與鼓勵，是我永遠的財富。 湖南大學畢業(yè)設(shè)計(論文) 第 23 頁參考文獻[1] International Technical Support to Grid Computing with Globus [M].America: IBM Corp，2022[2] Haluk Topcuoglu，Salim Hariri，MinYou and LowComplexity Task Scheduling for Heterogeneous Computing[J].IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS,2022,13：260274.[3] 姜燕，胡凱，楊志斌， DAG 的并行任務(wù)調(diào)度算法研究[J].計算機科學，2022，35（7）:5760.[4] Atakan Dogan,Fusun Execution Time and Failure Probability of Applications in Heterogeneous Computing[J].IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS,2022,13：308323 .[5] 王璐璐，張素偉，[J].制造業(yè)自動化，2022，26：115119[6] 楊煉，陽立華 .一種新的基于層次式的網(wǎng)格調(diào)度模型[J].科技資訊，2022，16：24[7] Xiaoyong Tang , Kenli Li , Guiping Liao , Renfa Li. List scheduling with duplication for heterogeneous puting systems[J].Journal of Parallel and Distributed Computing，2022，70：323329.[8] 韓建楓. 并行計算調(diào)度算法模型的研究[R].天津：天津大學系統(tǒng)工程研究所，2022.[9] H. Zhao, R. Sakellariou. An experimental investigation into the rank function of the heterogeneous earliest ?nish time scheduling algorithm. in: Proceedings of 9th International EuroPar Conference, SpringerVerlag, 2022.[10] 盧鵬，金海，謝夏，戴志華，廖振松. 關(guān)于網(wǎng)格模擬器的研究 [R].武漢：華中科技大學計算機學院，2022.