Evaluation of Heuristic Task-to-Thread Mapping Using Static and Dynamic Approaches

Das Kapitel vertieft sich in die Bewertung heuristischer Task-to-Thread-Abbildungen mittels statischer und dynamischer Ansätze für leistungsstarke Echtzeitsysteme. Zunächst wird die zunehmende Komplexität gesellschaftlicher Herausforderungen hervorgehoben, die den Bedarf an Hochleistungsrechnern über traditionelle wissenschaftliche Anwendungen hinaus steigern. Der Schwerpunkt liegt auf komplexen cyber-physischen Systemen wie intelligenter Mobilität und adaptiver Optik, die eine effiziente Nutzung moderner paralleler Architekturen erfordern. OpenMP wird aufgrund seiner Programmierbarkeit und Effizienz als leistungsstarkes Werkzeug für Echtzeit-HPC-Anwendungen eingeführt. Der Prozess der Task-to-Thread-Abbildung ist entscheidend, um Echtzeitsystemen die erforderlichen Zeitgarantien zu bieten. Das Kapitel vergleicht statische und dynamische Task-to-Thread-Abbildung und betont die Zielkonflikte zwischen Leistung und Berechenbarkeit. Es enthält eine detaillierte Methodik für statische Kartierungen, Verbesserungen bestehender Heuristiken und einen neuen heuristischen Algorithmus für die Dispatching-Phase. Die Leistungsbewertung dieser Heuristik unter verschiedenen Konfigurationen und Anwendungen gibt Einblicke in die Wirksamkeit statischer und dynamischer Kartierungsansätze. Die Ergebnisse zeigen, dass statisches und dynamisches Mapping in Anwendungen ohne Datenabhängigkeiten ähnlich funktionieren, während dynamisches Mapping in Anwendungen mit Abhängigkeiten statisches Mapping hinsichtlich Reaktionszeit und Variabilität übertrifft. Diese Arbeit öffnet die Tür für weitere Studien über dynamische Kartierungen von Echtzeitsystemen und stellt die gängige Meinung in Frage, statische Ansätze seien besser vorhersehbar.