利用启发式数据分发策略求解全比较问题

摘要：

为在全比较(ATAC)问题的分布式计算中达到较高的性能,提出一种基于任务驱动启发式的数据分发策略,充分考虑分布式环境中的存储使用、数据本地性和负载平衡.提出两个分发数据的启发式规则;根据相关约束条件和任务需求,所有的数据项均可在本地进行处理,使对于所有计算任务均具备良好的数据本地性.实验结果表明,对于64个节点的集群,所提策略实现了80％ 的存储节约量和100％ 的数据本地性,获得了理想化线性加速的89％.所提策略在ATAC问题的分布式计算中达到了较高性能.

关键词：全比较;启发式;分布式计算;数据分发;数据本地性

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科技计划基金项目

在线出版日期：2022-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：751-756