[发明专利]一种基于执行效率梯度预测的数据流图拥塞检测方法

说明书

本发明公开了一种基于执行效率梯度预测的数据流图拥塞检测方法，该方法在数据流图中的每一节点分别设置计时器和指令计数器，在数据流图中设置一管理节点，在管理节点处设置第一信息记录表，第一信息记录表中记录有每一节点的ID、每一节点的执行速率v、执行速率变化率s、预测执行速率vn以及队列标志k，每一节点处均设置有第二信息记录表，每一节点进行拥塞检测的同时计算自身的执行速率v、执行速率变化率s以及预测执行速率vn，并将检测到的执行速率v、执行速率变化率s以及预测执行速率vn连同节点的ID以及队列标志k发送至管理节点，管理节点更新第一信息记录表并向该节点发送其附近节点的拥塞信息，该节点据此更新其对应的第二信息记录表。

技术领域

本发明涉及数据流体系结构技术领域，具体而言，涉及一种基于执行效率梯度预测的数据流图拥塞检测方法。

背景技术

随着大数据时代的来临，计算机需要处理的数据量和数据规模越来越大，数据流体系结构凭借着高指令并行度，低存储器访问频率的特点得到了人们的关注。在数据流体系结构当中，程序代码可以转化为数据流图。数据流图是有向图，其中每个节点代表程序中的一段代码，有向线段代表节点间的数据流向。在数据流图中，不同节点的执行速率是不同的，这会造成数据流图拥塞。为了缓解数据流图的拥塞，可以采用多上下文，关键节点复制等方法对数据流图进行优化加速。但是这些方法的前提是检测出数据流图中的哪些节点是执行速率较慢的节点(即对数据流图进行拥塞检测)，只有检测出数据流图的拥塞情况，才能采取相应的措施对数据流图进行加速。

为了解决数据流图中拥塞检测的问题，传统方法如下：

(1)基于缓冲队列的拥塞检测方法，该方法通过检测缓冲队列中缓冲的数据是否已达到设定的阈值来判断是否发生拥塞。如图1所示为基于缓冲队列的拥塞检测方法的示意图，在数据流图的每个节点都有缓冲队列，用于缓冲上游节点发出的数据，当缓冲的数据达到设定的阈值(即缓冲的数据占整个缓冲队列的一预设比例)时，则判断这个节点处理数据的能力不够，也即该节点的执行效率慢而造成了拥塞。这个方法的缺点是只能够对具有缓冲队列(无缓冲队列的意思是可以缓冲一个数据，但是不能同时缓冲多个数据)的数据流图进行加速，并且每个节点只能够看到自己的拥塞情况，无法获知其他节点的拥塞情况。

(2)基于特殊节点的拥塞检测方法，该方法通过一个特殊节点对数据流图中的所有节点进行监控。如图2所示为基于特殊节点的拥塞检测方法的示意图，在数据流图中设置一个特殊节点，该特殊节点与数据流图中的每个节点进行通讯，以检测数据流图中每个节点的拥塞情况。这种方法的不足之处是特殊节点需要检测的节点太多，对网络带宽需求大。

(3)基于时间印记的拥塞检测方法，该方法通过在节点之间传输的消息中打上时间印记进行判断。如图3所示为基于时间印记的拥塞检测方法的示意图，于传输消息的同时，将消息的发送时间T1、等待时间T2、执行时间T3等写入消息中，于开始执行消息时，根据消息的发送时间T1、等待时间T2、执行时间T3计算接收消息的节点的拥塞情况。这一方法的缺点也是每个节点只能够得知自身的拥塞情况，无法获知其他节点的拥塞情况。

数据流图的网络与传统网络不同，因为对于数据流图中而言，当数据到达一个节点之后，节点必定会执行这个数据；而在片上网络当中，当消息到达一个路由之后，路由可以转发至其路由挂上的处理器执行，更多情况是直接将数据转发至其他路由，这两种网络的特性是不一样的。

在数据流图中拥塞检测方法中，一个节点不只需要对知道自身节点的拥塞情况，还需要了解其附近节点的拥堵情况。这样能充分利用加速方法，使加速资源得到合理分配；如果只对自身的拥塞情况进行检测，那么很可能导致加速资源竞争过于激烈，增大带宽需求，降低了执行效率。

基于之前的方法，需要一种在没有缓冲队列的情况下仍能够检测数据流图是否拥塞的方法，并且这种方法应能让每一节点获知周围其他节点的拥塞情况。

发明内容