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PIM异构系统的任务调度方法研究的开题报告
一、研究背景
随着计算机系统硬件的不断发展壮大，系统越来越复杂和异构化，现代计算机系统中同时存在着不同处理器架构和计算能力的处理器节点，包括CPU、GPU、DSP、FPGA等，这些处理器的基本特点和处理能力不同，需要使用不同的编程模型和算法来充分发挥其性能。
异构系统任务调度的问题是目前计算机系统研究中的核心问题之一，在利用其多样化能力的同时，如何实现任务调度是一个挑战性很大的问题。因此，本文旨在探讨PIM异构系统的任务调度方法。
二、研究内容及意义
本文将研究PIM（Processing-In-Memory）异构系统的任务调度方法。PIM是在存储器中开辟出可编程的处理功能单元，使得处理器直接接入存储器，这使处理器能够直接操作存储器中的数据，从而使数据访问的带宽和延迟得到显著的提升。PIM异构系统已被证明对于计算密集型应用程序具有非常好的性能表现，如GPU，FPGA等。然而，如何实现高效的任务调度是一个挑战性很大的问题。
本文将首先分析现有的一些任务调度方法，如静态任务调度、启发式任务调度、贪心算法、遗传算法等，并讨论它们在PIM异构系统上的适用性和限制。然后，我们将针对PIM异构系统的特点，提出一种新的任务调度算法，该算法基于任务之间的依赖关系和可行性分析，即遵循任务间的相关性和约束条件来分配任务。
本文研究的PIM异构系统任务调度方案，在实现高效任务调度的同时还能够提高数据访问的带宽和降低延迟，增强了异构计算系统的可扩展性、可移植性和易用性等重要特性。同时，该研究对于更好地利用异构计算设备，加速计算速度具有重要的实际应用价值。
三、研究方法
1.分析现有的任务调度算法，并探讨它们在PIM系统上的适用性和限制。
2.基于现有的PIM系统架构，研究PIM系统的任务调度问题特点，并提取可行性分析和数据局部性约束等核心要素，为下一步算法设计做铺垫。
3.提出一种新的基于任务依赖关系和可行性分析的任务调度算法。该算法将考虑到任务之间的依赖关系和可行性，使得任务之间的并行化调度更加合理。
4.对该算法进行模拟实验和性能评估，比较与传统算法的性能，验证该算法的有效性和可行性。
四、研究计划
本文的研究计划如下：
1.第一阶段(2周)：调研PIM异构计算的任务调度方法和相关算法，撰写调研报告。
2.第二阶段(4周)：分析PIM异构计算的任务调度问题，提取可行性分析和数据局部性约束等要素。
3.第三阶段(6周)：提出基于任务依赖关系和可行性分析的任务调度算法，并设计模拟实验并评估性能。
4.第四阶段(2周)：编写论文，并进行各项工作的整理和归档。
五、预期成果
本文的预期成果如下：
1.调研报告：关于PIM异构计算的任务调度方法和相关算法的调研报告。
2.学术论文：研究论文，论文应包括对现有任务调度算法的分析，提出基于任务依赖关系和可行性分析的任务调度算法，并对算法进行模拟实验和性能评估。
3.研究成果展示：应用和论文的成果展示，包括模拟实验和性能评估等。