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实时异构系统的集成动态调度模型与算法研究的开题报告
一、研究背景
随着大数据时代的到来，数据量和复杂度不断增加，对计算能力提出了更高的要求。异构系统集成成为了发展大数据计算的关键。异构系统指不同的计算资源、架构或操作系统集成到同一个系统中，例如CPU、GPU、FPGA等。
异构系统具有一定的优势，CPU可以处理大量的通用计算任务，GPU能够十分高效地处理大量的并行计算任务，FPGA在执行特定应用时速度也非常快。因此，将它们合并起来构成一个强大的异构系统，可以很好的满足大数据计算的需求。
在异构系统中，如何合理调度并发的任务，是一个非常重要的问题。当前的研究中，通常使用静态调度算法将任务分配给不同的计算资源。但是，由于任务是实时产生的，并且难以预测，静态调度算法很难满足实际的需求。
因此，研究实时异构系统的集成动态调度模型与算法，成为了一个非常有意义的问题。该问题的研究，对于提高异构系统的并发处理能力，优化计算资源使用效率具有一定的理论价值和实际意义。
二、研究目的
本文旨在提出一种实时异构系统的集成动态调度模型与算法，实现异构系统中任务并发的合理调度。具体目的如下：
1.通过调研异构系统的发展现状，掌握异构系统在大数据处理中的应用及存在的问题。
2.研究实时异构系统中任务调度的原理和方法，分析不同的任务调度算法。
3.提出一种实时异构系统的集成动态调度模型，并开发相应的调度算法。
4.进行算法实现和性能评价，通过与传统静态调度算法的比较，证明本算法的有效性和优越性。
三、研究方法
本文采用以下研究方法：
1.文献综述法：通过查阅相关文献，掌握异构系统的概念、发展历程、应用优势及存在问题等方面的知识，为本文的研究提供理论基础。
2.状态转移法：通过分析异构系统中任务产生的动态过程，建立实时异构系统的集成动态调度模型，并分析调度算法的实现过程。
3.编程实现法：采用C++或其他编程语言，实现所提出的算法，并进行性能测试，与传统的静态调度算法进行比较分析，验证模型和算法的有效性。
四、研究内容和进度安排
1.研究内容
本文的研究内容主要包括以下方面：
（1）异构系统的概念、发展历程、应用优势及存在问题。
（2）实时异构系统中任务调度的原理和方法，分析不同的任务调度算法。
（3）建立实时异构系统的集成动态调度模型，并从任务产生、资源分配等方面进行分析。
（4）开发实时异构系统的集成动态调度算法，并进行实现和性能评价。
2.进度安排
本文的进度安排如下表所示：
|阶段|内容|时间|
|----|----|----|
|第一阶段|研究异构系统的概念、发展历程、应用优势及存在问题|1-2周|
|第二阶段|研究实时异构系统中任务调度的原理和方法，分析不同任务调度算法|2-3周|
|第三阶段|建立实时异构系统的集成动态调度模型，并分析模型的实现过程|2-3周|
|第四阶段|开发实时异构系统的集成动态调度算法，进行实现和性能评价|4-5周|
|第五阶段|撰写论文，进行修改和完善|2-3周|
五、预期成果
本文研究预期可以获得以下成果：
1.研究实时异构系统的集成动态调度模型和相应的调度算法。
2.通过算法的实现和性能评价，验证模型和算法的有效性和优越性。
3.提出一种实用且实现方便的算法，可以较好地解决实时异构系统中任务调度的问题，为异构系统的发展提供一点参考。
六、论文思路
本文的论文思路可分为以下几个部分：
1.绪论部分
介绍异构系统、异构系统的优势，以及实时异构系统中任务调度存在的问题和对应的研究背景。
2.相关研究部分
综述异构系统的研究现状及任务调度算法的分类、应用和性能，为提出研究算法做好铺垫。
3.模型设计部分
建立实时异构系统的集成动态调度模型，并从任务产生和资源分配等方面进行分析。
4.算法实现部分
根据模型设计的原理，开发实时异构系统的集成动态调度算法，并进行实现和性能评价。
5.实验结果分析部分
比较算法与传统静态调度算法的差别，并验证本算法的有效性和优越性。
6.结论部分
总结本文的研究成果，评价模型和算法的优点和缺陷，对以后的研究进行展望和分析。
七、结束语
本文的研究内容针对实时异构系统中任务并发的调度问题进行了探讨，提出了一种实时异构系统的集成动态调度模型与算法。通过算法实现和性能评价，证明本算法的可行性和有效性，为异构系统的发展提供了一些参考。