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首页> 外文期刊>International Journal of Computer Systems Science & Engineering >Heuristic algorithm based on a genetic algorithm for mapping parallel programs on hypercube multiprocessors
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Heuristic algorithm based on a genetic algorithm for mapping parallel programs on hypercube multiprocessors

机译：基于遗传算法的启发式算法在超立方体多处理器上映射并行程序

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In this work, we propose a heuristic algorithm based on Genetic Algorithm for the task-to-processor mapping problem in the context of local-memory multiprocessors with a hypercube interconnection topology. Hypercube multiprocessors have offered a cost effective and feasible approach to supercomputing through parallelism at the processor level by directly connecting a large number of low-cost processors with local memory which communicate by message passing instead of shared variables. We use concepts of the graph theory (task graph precedence to represent parallel programs, graph partitioning to solve the program decomposition problem, etc.) to model the problem. This problem is NP-complete which means heuristic approaches must be adopted. We develop a heuristic algorithm based on Genetic Algorithms to solve it.
机译：在这项工作中，我们提出了一种基于遗传算法的启发式算法，用于具有超立方体互连拓扑的本地内存多处理器环境中的任务到处理器的映射问题。 Hypercube多处理器通过将大量低成本处理器与本地内存直接连接，从而通过消息传递而不是共享变量进行通信，从而在处理器级别通过并行性提供了一种经济高效且可行的超级计算方法。我们使用图论的概念（任务图优先级表示并行程序，图分区解决程序分解问题等）对问题进行建模。这个问题是NP完全的，这意味着必须采用启发式方法。我们开发了一种基于遗传算法的启发式算法来解决它。

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