基于MIPS平台的NUMA自动平衡算法的实现与优化的任务书.docx

基于MIPS平台的NUMA自动平衡算法的实现与优化的任务书
任务书
一、任务目的
随着系统性能和处理器核心数量的不断提高，大规模的NUMA系统已经广泛应用于科学计算、云计算等领域。在NUMA系统中，每个CPU有独立的内存控制器，导致不同的CPU访问相应的内存会有不同的延迟。因此，为了最大化系统的性能，需要对进程或线程的内存访问进行详细的统计和自适应的平衡。本任务旨在设计并实现一种基于MIPS平台的NUMA自动平衡算法，并对其进行优化，进而提高系统整体性能。
二、任务内容
1.理解并掌握NUMA系统的架构和特点，了解NUMA实现所需的硬件支持和OS层面的实现方式；
2.研究并分析现有NUMA自动平衡算法的实现，了解其优缺点；
3.设计并实现一种基于MIPS平台的NUMA自动平衡算法，并进行试验验证；
4.通过算法实现的性能监控和日志记录，在不同负载下进行性能测试和评估，并针对性能问题进行优化，提高系统效率；
5.编写实验报告，总结并展示算法实现过程以及优化方案，并通过实验结果论证该算法在MIPS平台上的优越性和性能优势。
三、任务要求
1.所设计实现的NUMA自动平衡算法应能够基于MIPS架构的NUMA系统自适应地平衡负载，考虑CPU和内存之间的访问延迟等因素；
2.所实现的算法应支持对当前系统状态的监控和记录，能够以可视化形式展示系统性能变化趋势，方便性能分析和优化；
3.实验应该在不同的负载情况下进行，评估算法的稳定性、正确性和效率；
4.实验报告应该包含详细的实现过程、实验结果和性能优化方案，并注重实验结果的可视化展示和分析。
四、参考资料
[1]NUMASystems(2007).AMD64ArchitectureProgrammer'sManual,Volume2:SystemProgramming.
[2]Tanenbaum,A.S.,&Bos,H.(2015).Modernoperatingsystems.Pearson.
[3]Schulz,M.,Scott,S.L.,Elsasser,W.M.,&Blackford,R.(2021).UnderstandingModernNUMASystemArchitectureandPerformanceInteractions.
[4]Bu,W.,Shen,Y.,Feng,D.,&Zhang,X.(2017).SMOS:Adata-awarepartitioningapproachforefficientmanagementofNUMAmemorysystems.JournalofSystemsArchitecture,72,1-13.
[5]Huang,M.,Huang,H.,Luo,C.,Xu,J.,&Zhang,X.(2017).AcomprehensivesurveyonNUMA-awarealgorithms.JournalofComputerScienceandTechnology,32(6),979-1000.