摘要：分析Spark的作业执行机制,建立了执行效率模型和Shuffle过程模型,给出了分配适应度(AFD,allocation fitness degree)的定义,提出了算法的优化目标。根据模型的相关定义求解,设计了渐进填充分区映射算法(PFPM,progressive filling partitioning and mapping algorithm),通过扩展式分区和渐进填充映射,建立适应Reducer计算能力的数据分配方案,有效缩减Shuffle过程的同步延时,提高集群计算效率。实验表明该算法提高了Shuffle过程数据分配的合理性,优化了并行计算框架Spark的作业执行效率。

摘要：多核环境中并发、资源共享和任务迁移等特性,导致分区操作系统的安全关键任务调度存在较大的不确定性。为此,提出一种针对多核平台分区操作系统的安全关键任务调度方法。判断系统是否包含安全关键任务并将其分为关键分区和非关键分区。在系统层通过资源划分的方式确保关键分区的独立运行,根据分区利用率确定最小资源上限,在保证安全关键任务调度可靠性的同时,提高系统的资源利用率。在分区层设计基于动态优先级的双模容错任务调度算法和基于二分搜索的最小任务优先级搜索算法,以提升系统的容错能力。实验结果表明,该方法能够提高分区操作系统的资源利用率和任务调度可靠性。

摘要：从定点DSP(数字信号处理器)芯片数据特点出发,针对进行复杂函数处理的运算量和计算精度的要求,以平方根函数的处理为例,提出了一种有效实现平方根函数计算的程序设计方法:以泰勒级数展开方法为基础,将因收敛过慢产生较大误差的数值区域和超出Q15格式数据范围的数值区域映射到可精确产生函数值的区域,通过这种分区映射的方法有效地扩展自变量的动态范围,满足实际工程的需要。最后在TMS320VC5402定点DSP上实现了此算法,验证了其具有精度高、速度快、编程简便等优势。