多核实时系统的节能和可靠性优化调度研究

发布时间：2020-10-21 00:44

　　 近年来,随着嵌入式系统对计算能力需求的不断增长,多核处理器架构变得日益普遍,它是一种高效的并行体系结构,其性能相对单核架构明显提升,已成为嵌入式系统的主流芯片解决方案。芯片制造商陆续推出了多核处理器系统芯片,越来越多的复杂实时系统也已经采用多核处理器平台。与此同时,设计者却面临新的研究需求和挑战,其中包括因系统的高复杂度所带来严重的能耗问题,以及包括制造工艺的进步所带来的因系统故障发生率攀升引起可靠性问题。此外,随着应用领域的不断深入和芯片集成度的不断提高,传统的单纯追求性能的调度优化方法已不再适用于考虑对实时性、低能耗和可靠性保证等综合性能协同优化的场景,迫切需要探索新的调度策略和优化算法。因此,在实时应用程序运行在多核处理器系统上时,如何调度以降低系统总能耗,并使系统稳定可靠地运行且满足任务截止时间期限约束,仍是多核系统级调度研究的一个亟待解决的问题。本文着眼于多核处理器实时系统的能量消耗和可靠性问题,从不同角度对现有的能耗优化和考虑系统可靠性感知的节能调度技术进行调查和研究,探索从应用程序内部任务的执行特点出发进行节能调度的策略并设计相应的算法,研究现有能耗管理技术对系统总能耗和可靠性的影响,并就如何充分合理利用能耗和可靠性管理技术对系统总能耗和可靠性进行综合设计,以及探索如何在保证系统实时性和高可靠性的同时最小化系统能耗的完整的任务映射和调度算法。本文的研究内容包含以下三个方面:·多核处理器系统节能实时调度技术研究。针对运行于该系统上的安全关键实时时间触发应用程序的节能调度问题,本文首次提出根据应用内具体任务启动执行的严格和非严格周期性特点来进行有效地系统能耗优化。为表征任务周期启动的严格与非严格的特点,本文给出一个新颖且实际的任务模型。基于此任务模型和实际的硬件模型,功耗和能耗模型,本文提出一个整数线性规划模型并通过求解该模型以得到该节能实时调度问题的最优解。此外,为解决整数线性规划问题带来的复杂度过高问题,本文还提出一个启发式算法来降低求解复杂度,以在可接受的时间内可以有效地得到高质量的可行解。·多核处理器系统保证可靠性需求的节能实时调度技术研究。针对系统的可靠性需维持在高水平,即系统要求至少满足原始可靠性水平约束的应用场景,本文在保证系统高可靠性和能耗最小化调度方面设计了两种调度机制。一是ORGSEM机制。该机制不采用DVFS使得可靠性水平不再受降压/降频影响,始终维持在原始可靠性水平,系统能耗则通过采用其他能耗管理技术来降低。二是针对现有的可靠性感知节能调度机制大都直接采用DVFS,而DVFS的使用对系统可靠性有负面影响,本文首次提出能效容错调度机制(EFS)机制。在该机制中,PMM技术的引入可以削弱或抵消DVFS的负面影响,以使得系统可靠性需求和系统总能耗之间达到最佳权衡。基于以上两个策略,本文还构建了一套保证系统高可靠性和最小化系统总能耗的整数线性规划模型。通过求解这个模型可以得到满足系统原始可靠性需求的最优节能任务执行电压/频率分配和调度方案。·基于异构多核处理器系统的考虑容错的实时应用程序映射和调度能耗优化研究。针对任务映射对系统的能耗和可靠性都有影响,且任务映射和任务调度是相互依赖的“NP-难”问题。本文提出解决整个问题的能效容错映射和调度(EFMS)框架。在该框架中,整个问题分解为任务映射阶段和任务调度阶段,并通过两阶段的迭代改进方法加以解决。任务映射方案由一个基于列表启发式的二进制粒子群算法来给出,任务调度方案由能效容错调度机制和相关算法实现。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP332
【部分图文】：

相比于ＳＨＲＥＥＲＭ和Ｌ－ＥＦＭＳ，本文所提方法在满足系统容错基础上，可??以平均实现２２．４３％和１７．３９％的节能。??图１．２总结了本文的研究问题和思路。本文从系统层面研究实时多核处理器的节能和??可靠性问题，研究涵盖了多核处理器的调度问题，能耗优化问题，和考虑可靠性和能耗??协同设计的优化问题，本文提出的考虑应用程序执行特征的节能调度机制、保证系统原??始可靠性的节能调度机制和考虑系统容错的能效映射和调度框架与算法可为不同应用和??多核处理器系统环境提供高效的方法。??１．３本文主要聿节安排??本文共六章，各章具体内容安排如下：??第一章绪论，筒述了本文的研究背景和意义，接着就多核处理器、实时系统、能耗??问题、可靠性问题和任务调度问题进行简单介绍。然后阐述了本文的的主要研究内容和??创新点。最后给出本文的主要章节安排。??第二章从基于实时多核处理器系统的任务调度、考虑节能的调度、可靠性感知的调??度和考虑节能和可靠性协同优化的调度四个方面介绍了国内外研究现状。??第三章对实时多核处理器节能调度技术进行研究。针对运行在实时多核处理器上的??１２??

２．１多核处理器调度算法研究??调度是提升多核处理器系统性能和保证系统实时性的关键。从算法角度看，如??图２．１所示，调度算法可大致分为以下几类：??调度算法??基于数学规划方法?基于启发式方法?基于随机搜索方法??、火算％ｙ１?Ｊ??（＾＾／ＭＩＬＰ／ＧＰ／ＣＬＰａＴ＾）?Ｃ＾＾＾ｉ＾ＰＯＰ／ＤＬＳ／ＣＭ＼ＶＳＬ＾＾＾＞?＜＾＾ｉ＾Ａ／ＡＣＯ／ＰＳＯ／ＰＳＯ＾Ｉ＾＾＞??图２．１多核处理器调度算法分类??基于数学规划方法中最常用的方法是整数线性规划（ＩＬＰ）或混合整数线性规划??（ＭＩＬＰ）方法。例如文献［４６］建立了?一个丨ＬＰ模型，以解决异构多核处理器系统中的任务??分配问题，能在给定时间约束下最小化系统的执行总开销。Ｈｕａｎｇ等［４７】提出－于任务、??线程、处理器三层架构的任务分配和调度模型，并采用ＩＬＰ方法求得系统最佳性能的任??务分配和调度解。Ｗａｌｌａ等ｌ４Ｓ］针对汽车电子自动化领域的功能划分问題，提出一个考虑??计算和通信功耗开销的ＭＩＬＰ模型，以找到最优的功能划分方案。Ｖｅｍｊｇｏｐａｌａｎ等１４９）针对??多核处理器系统的最小化执行时间问题，提出了基于ＩＬ?Ｐ方法的考虑通信延时的调度模??型。Ｙａｎｇ等提出了?一种系统化的方法来描述任务调度，通信架构和任务执行之间的??１５??

被证明是ＮＰ－难问题。注意，任务－处理器的分配问题可由文献［１３，５３，１２１】中提供的算法得??到。本章假设任务－处理器分配是已知的，聚焦于能效调度问题。??如图３．３所示，给定一个ＤＶＦＳ和ＰＭＭ使能的ＭＰＳｏＣ，多个包含严格和非严格周??期的应用程序，任务－处理器分配和ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ信息作为输入，目标是设计一个时间触发能??效调度器，它能够找到一组静态最优非抢占调度和任务电压／频率分配方案，使得系统在??超周期内的总能耗（私。最小，且满足时间约束。??＾?ｃｏｒｅ?１〇〇〇〇?ｃｏｒｅ２鲁鲁馨鲁籲??０＾－＾?，〇〇Ｓｅ?Ｋ?‘任务映射?丨。ｒｅＭ〇〇〇－，??一？时间触发能效调＾＞■＜?＿２??Ｊｆ］?ｒ＾１?▲）??Ｔ?ｕ?－?〇?丰?＼调度＆电压／频率分配?乂??ｉ，?ｃｒＳ???ｅｘａｃｔ?Ｐｒｏｆｉｌｎｇ??ｖ?多应用程序?＾?信息池????—??图３．３时间触发多核实时系统的能效调度问題??３．３研究动机示例??为了便于理解，本节给出一个研究动机示例，以说明当前最先进的能效调度方法不??能很好的解决此问题。假设某一?ＭＰＳｏＣ系统，有两个处理器核ＣＯＲＥ１和Ｃ０ＲＥ２。每个??处理器核都支持两个频率等级
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本文编号：2849384