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ECP: a novel clustering-based technique to schedule precedence constrained tasks on multiprocessor computing systems

机译：ECP：一种基于集群的新颖技术，可在多处理器计算系统上调度优先级受限的任务

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Efficient scheduling is critical for achieving improved performance of distributed applications where an application is to be considered as a group of interrelated tasks and represented by a task graph. In this work, we present a clustering-based scheduling algorithm called effective critical path (ECP) to schedule precedence constrained tasks on multiprocessor computing systems. The main aim of the algorithm is to minimize the schedule length of the given application. It uses the concept of edge zeroing on the critical path of the task graph for clustering the tasks of an application. An experimental analysis is performed using random task graphs and the task graphs derived from the real-world applications such as Gaussian Elimination, fast Fourier transform and systolic array. The results illustrate that the ECP algorithm gives better performance than the previous algorithms, considered herein, in terms of the average normalized schedule length and average speedup.
机译：有效的调度对于提高分布式应用程序的性能至关重要，在这种情况下，应将应用程序视为一组相互关联的任务并由任务图表示。在这项工作中，我们提出了一种基于群集的调度算法，称为有效关键路径（ECP），用于在多处理器计算系统上调度优先级受限的任务。该算法的主要目的是最小化给定应用程序的调度长度。它在任务图的关键路径上使用边缘归零的概念来聚类应用程序的任务。使用随机任务图和从诸如高斯消除，快速傅立叶变换和脉动阵列等现实应用中得出的任务图进行实验分析。结果表明，就平均归一化调度长度和平均加速而言，ECP算法比本文中考虑的先前算法具有更好的性能。

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