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面向高性能的CPU--GPU异构计算平台任务调度策略研究的开题报告
一、研究背景
随着计算机应用的不断发展，计算任务的规模和复杂度越来越高，传统的CPU处理器在处理大规模数据并行处理时遇到了瓶颈。而GPU（GraphicsProcessingUnit）作为一种专门用于图形处理的芯片，在高效、并行的计算方面有着独特的优势。因此，GPU在计算领域的应用也在不断扩大。
GPU和CPU虽然是两种不同的处理器，但它们用于异构计算平台时可以提供更强大的计算能力。而如何对GPU和CPU进行调度，使得计算任务在异构计算平台上高效完成，成为了当前研究的热点和难点问题。
二、研究目的和意义
GPU-CPU异构计算平台能够提供更高效的计算能力，但由于GPU-CPU之间的调度问题，目前在实际应用中存在一些问题，如GPU忙碌时间过长、CPU空闲时间过长等。因此，本文旨在研究基于GPU-CPU异构计算平台上的任务调度策略，以提高异构计算平台的整体性能和效率。
本研究的结果具有重要的理论意义和实际应用价值。理论上，本文将构建一种较为完整的GPU-CPU异构计算平台任务调度模型，从任务提交、任务调度到任务执行等全方位考虑异构计算平台中各模块之间的作用和影响，为异构计算领域的发展提供一定的理论参考。实际应用上，本文对任务调度策略进行优化，可在高负载、高并发的场景下提高异构计算平台的吞吐量，优化计算时延，提升异构计算平台的性能和效率，具有明显的实际效果和应用价值。
三、研究内容和方法
本研究将以GPU-CPU异构计算平台为研究对象，对异构计算平台的任务调度策略进行研究，主要研究内容包括以下方面：
1、基于GPU-CPU异构计算平台的任务调度模型建立
依据GPU-CPU异构计算平台的工作原理和系统架构，建立一种满足异构计算需要的任务调度模型，并对每个模块进行详细分析和讨论。
2、基于性能模型的GPU-CPU任务调度策略研究
本文将根据GPU和CPU的特性分析，设计一种基于性能模型的任务调度策略，达到异构计算平台资源利用的最优化，提高计算任务的效率和性能。同时，为避免过多的调度时间，本文还将研究如何根据GPU和CPU的任务执行能力对任务进行划分和负载均衡，避免GPU长时间忙碌和CPU空闲等现象。
3、GPU-CPU异构计算平台任务调度优化
在研究任务调度策略的基础上，本文还将针对异构计算平台的实际场景进行任务调度策略的优化。通过实验分析和模拟计算，找出调度策略优化的关键点，提高异构计算平台的整体性能和效率。
研究方法包括调研、实验分析和模拟计算。通过调研，了解当前GPU-CPU异构计算平台任务调度的研究现状和发展趋势；通过实验分析，探究GPU-CPU异构计算平台任务调度策略的实际效果和局限性；通过模拟计算，对异构计算平台的任务调度策略进行优化，提升计算性能和效率。
四、研究预期成果
本文的预期成果包括以下方面：
1、GPU-CPU异构计算平台任务调度模型的建立
根据GPU-CPU异构计算平台的系统架构和调度原理，建立一种适用于异构计算平台的任务调度模型，并对每个模块进行详细分析和讨论。
2、GPU-CPU异构计算平台任务调度策略的研究
通过探究GPU和CPU的特性和性能模型，设计一种适用于异构计算平台的任务调度策略，优化计算任务的效率和性能。
3、GPU-CPU异构计算平台任务调度优化
针对异构计算平台的实际场景进行任务调度策略的优化，通过模拟计算和实验评估，提高异构计算平台的整体性能和效率。
五、研究计划
1、调研与分析（两个月）：
经过文献调研与数据采集，探讨GPU-CPU异构计算平台任务调度的现状和发展趋势进行分析，为任务调度策略的设计提供依据。
2、任务调度模型建立（两个月）：
根据GPU-CPU异构计算平台的系统架构和调度原理，建立适用于异构计算平台的任务调度模型，分析各模块的作用和交互关系。
3、任务调度策略的设计（三个月）：
基于性能模型，设计适用于异构计算平台的任务调度策略，考虑GPU和CPU的特性和任务执行能力，优化计算任务的效率和性能。
4、GPU-CPU异构计算平台任务调度优化（三个月）：
根据任务调度策略的实验结果进行调整和优化，使异构计算平台在高并发和高负载场景下达到最优性能。
5、论文撰写和答辩（两个月）：
根据研究内容和方法，完成论文的撰写和修改，并进行答辩。