多核平台中针对DAG任务模型的全局EDF可调度性研究

发布时间：2020-05-20 20:58

【摘要】：实时系统因其突出的实时性和可靠性被广泛应用于社会生产中的各个领域。随着物联网技术的不断成熟以及工业4.0的逐步推进,实时系统的发展正经历着质的改变。面对日益复杂的现实需求,实时系统在保证其高响应、高可靠特性的基础上,一方面面临着高性能、高集成的现实需求,另一方面,由于应用场景对其能耗、体积等因素的严格约束,使得现代实时系统的开发面临着多种压力。多处理器平台的飞速进步,为实时系统的开发与设计提供了新的思路。为保证实时系统的实时性和可预测性,实时调度算法发挥了极其重要的作用。全局EDF(Earliest Deadline First)调度算法因其出色的调度性能受到众多学者的关注,同时在工业界也被广泛使用。然而,目前针对全局EDF可调度性分析的研究中,大量的研究工作都以顺序编程模型为基础。随着多核处理器的广泛使用,编程范式正转向细粒度的线程级范式。本文主要研究在多核强实时系统中使用支持线程级并行的DAG(Directed Acyclic Graph)任务模型时,全局EDF调度算法的可调度性问题。本文主要研究内容为以下两个方面。(1)研究在忽略DAG任务中线程的自挂起状态时,全局EDF调度算法的可调度性问题。本研究提出了一种基于图结构的全局EDF可调度性测试算法。通过修正任务节点的执行窗口,考虑任务的DAG结构特征,提出一种对任务间干扰和任务内干扰具有更高计算精度的可调度性测试算法。实验结果表明,本研究提出的算法在保证具有较高识别率的同时,使可调度性测试结果更加符合实际情况。(2)研究在明确考虑DAG任务中线程的自挂起状态时,全局EDF调度算法的可调度性问题。本研究提出了一种明确考虑DAG任务中线程自挂起状态的全局EDF可调度性测试算法。通过对任务图结构进行多次扩展,在分析任务间干扰和任务内干扰时,分别对任务的工作负载和挂起负载进行定量研究,提出一种具有较高识别率的可调度性测试算法。
【图文】：

多核平台中针对 DAG 任务模型的全局 EDF 可调度性研究时，，任务的图结构中边的数量越大，即优先限制的程，ORI、ANA 和 FEA 总体表现平稳，识别率分别维持

可调度性测试结果（m=16）
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TB114.3

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本文编号：2673193