大规模异构并行系统的高效能调度理论与方法

高性能计算是当前科技热点之一,结构异构和核数剧增是其发展趋势,调度系统对发挥超级计算机峰值性能具有关键作用,大规模异构并行系统的高效调度目前面临巨大挑战.本课题针对中尺度数值天气预报、渲染、电子碰撞等五类典型高性能计算应用，研究可适应系统结构的并行任务图生成方法,从理论和实验方面构建计算任务的计算量随机变量和系统可靠性概率模型，建立基于随机性的可综合折衷任务调度长度、总完成时间、能耗和可靠性的多目标优化模型,利用数学优化理论对其求解,研究精确和启发式近似调度技术,对独立任务和非独立任务的高效能调度理论和方法展开系统探索，设计考虑随机性和能耗的并行调度模拟器，实现具有自适应性的可扩展至数十万计算核心的高效能调度系统原型，并在异构超级计算机上进行实验验证和应用示范.本研究将为大规模并行系统的高效能资源管理和调度系统设计奠定理论基础,对于提高我国高性能计算的应用水平具有重要意义.

针对高性能计算面临的可靠性、能耗等挑战，较系统地提出了面向大规模异构并行系统和多核异构嵌入式系统的高效能随机任务调度理论，设计了傅里叶变换、稀疏线性代数等高性能共性模块的快速或并行算法，为解决异构并行系统在时间和能耗限制下的任务调度和高效共性算法设计提供了理论基础和核心技术。研发了嵌入式金融支付终端 SoC 安全芯片。担任 IEEE-TOC Associate Editor，参编著作 5 部，共发表和录用论文 56 篇(其中 IEEE/ACM 汇刊论文 20 篇)，SCI 收录 49 篇。成果在国内主要超级计算机研制单位、天津和深圳等国家超级计算中心应用，取得了良好的社会经济效益。获湖南省科技进步一等奖和自然科学二等奖等奖励(均排名第 1)，入选2016年国家自然科学基金杰出青年科学基金、2016年科技部中青年科技创新领军人才和2015年湖南省“芙蓉学者”特聘教授。