基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法

摘要

本发明涉及一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法，包括以下步骤：1)给定计算任务TG＝(V，E，H，W，C)，异构可重构体系结构图AG＝(P*，E*，H*，W*，C*)；2)在TG利用贪心算法找到与AG共同的最大子图CurG；3)将这个子图作为G1加入TG划分集P，并将此子图从TG中删除；4)在剩余的TG中，找一个起始点V2，并依次加入其相邻的变和顶点，最终形成G2，将G2加入TG划分集P，并将此子图从TG中删除，依次类推，划分完整个TG，直至最后的Gk+1与AG的相似度小于设定的阈值；3)最终形成AG的划分集P＝{G1，G2，…，Gk}。与现有技术相比，本发明具有实现了计算任务和体系结构相匹配的任务划分方法，最大限度的发挥了异构可重构系统的性能等优点。

主权项

一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：1)给定计算任务TG＝(V，E，H，W，C)，异构可重构体系结构图AG＝(P*，E*，H*，W*，C*)，其中V表示任务节点，E表示任务间通信关系，H表示异构特征，W表示任务计算量，C表示通信量；P*表示处理器节点，E*表示处理器之间的通信关系，H*表示处理器的异构特征，W*表示处理器的计算能力，C*表示处理器之间的通信能力；2)在TG利用贪心算法找到与AG共同的最大子图CurG；3)将这个子图作为G1加入TG划分集P，并将此子图从TG中删除；4)在剩余的TG中，找一个起始点V2，并依次加入其相邻的变和顶点，最终形成G2，将G2加入TG划分集P，并将此子图从TG中删除，依次类推，划分完整个TG，直至最后的Gk+1与AG的相似度小于设定的阈值；3)最终形成AG的划分集P＝{G1，G2，…，Gk}。