基于多核处理器的实时任务调度研究
发布时间：2021-06-22 11:20
随着通信产业的飞速发展,4G技术的不断成熟,同时5G的研发也朝着2020年商用的计划不断迈进,有关通信产业的业务量正呈现着爆发式地增长。因而如何使用有限的处理器资源,支持日益增长的通信业务量的计算、交换、传输任务,是一个不容忽视的课题。而使用通过多核阵列平台,将传统的串行任务处理模式转换为并行计算模式,则能很好的解决这一问题。这其中涉及到的核心环节,就是本文讨论的重点,即在多核阵列上,对任务调度算法进行研究,在满足任务计算的前提下,对各个系统性能进行不断优化。任务调度算法研究的是如何将任务集合分配到合适的处理器资源上,并决定在各处理器资源上每个任务的执行顺序。其中,既需要考虑任务之间的依赖关系,因为这涉及了任务间的信息传递约束关系,又需要考虑整个任务调度后所产生的延时、能耗等性能指标。对于一般的任务图,它的最优任务调度问题是一个NP-完全问题。因此,研究有效的调度算法,对于多核阵列平台的并行计算是非常有必要的。在本文中,我们首先介绍多核阵列平台的相关技术,包括互联模型与网络路由,并对任务调度给出了基本背景介绍。之后,我们对在多核阵列平台上进行任务调度这一过程中,涉及的各个步骤,给出了数...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 本文安排
第二章 NoC上的任务调度问题概述
2.1 NOC平台简述
2.2 NOC平台相关技术
2.2.1 互联模型
2.2.2 网络路由
2.3 任务调度算法
2.3.1 任务调度概念
2.3.2 调度算法分类
2.3.2.1 表调度算法
2.3.2.2 基于聚簇任务的调度算法
2.3.2.3 随机搜索算法
2.4 性能指标
2.5 本章小结
第三章 面向多目标的多核阵列任务调度
3.1 多核阵列的任务调度问题
3.1.1 应用任务图
3.1.2 IP集合
3.1.3 多核阵列平台
3.1.4 应用在多核阵列中的调度描述
3.2 调度算法性能评估模型
3.2.1 能耗模型
3.2.2 延时模型
3.3 问题形式化描述
3.4 本章小结
第四章 典型任务调度算法
4.1 随机搜索算法性能仿真
4.1.1 蚁群算法
4.1.2 遗传算法
4.1.3 粒子群算法
4.2 简单任务连接图
4.3 复杂连接任务图
4.4 通信场景实际应用
4.4.1 任务背景
4.4.2 任务图
4.4.3 仿真环境
4.4.4 仿真结果
4.5 本章总结
第五章 方块拼接算法
5.1 方块拼接调度算法
5.2 仿真环境
5.3 实际任务图性能仿真结果
5.4 随机任务图性能仿真
5.4.1 随机任务图的产生
5.4.2 第一类随机任务图性能仿真结果
5.4.3 第二类随机任务图性能仿真结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
个人简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]摩尔定律的过去、现在和未来[J]. 戴锦文,缪小勇. 电子与封装. 2015(10)
[2]摩尔定律会终结吗[J]. 齐书阳. 电脑爱好者. 2013(08)
[3]基于人工蜂群算法的低能耗高性能NoC映射[J]. 邓植,顾华玺,杨银堂,曾代兵. 西安电子科技大学学报. 2012(02)
[4]摩尔定律是否有未来?[J]. 微电脑世界. 2011(09)
[5]面向能耗和延时的NoC映射方法[J]. 杨盛光,李丽,高明伦,张宇昂. 电子学报. 2008(05)
[6]一种新型的自适应混沌遗传算法[J]. 袁晓辉,袁艳斌,王乘,张勇传. 电子学报. 2006(04)
[7]基于微粒群算法与模拟退火算法的协同进化方法[J]. 王丽芳,曾建潮. 自动化学报. 2006(04)
[8]基于蚁群优化算法的NoC映射[J]. 周干民,尹勇生,胡永华,高明伦. 计算机工程与应用. 2005(18)
[9]GA-PSO混合规划算法[J]. 吴晓军,薛惠锋,李慜,兰壮丽. 西北大学学报(自然科学版). 2005(01)
硕士论文
[1]TD-LTE系统PDSCH信道关键技术及其实现[D]. 罗阳.电子科技大学 2015
[2]基于神经网络和遗传算法的人工智能游戏研究与应用[D]. 余颖.湖南大学 2011
本文编号：3242744
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 本文安排
第二章 NoC上的任务调度问题概述
2.1 NOC平台简述
2.2 NOC平台相关技术
2.2.1 互联模型
2.2.2 网络路由
2.3 任务调度算法
2.3.1 任务调度概念
2.3.2 调度算法分类
2.3.2.1 表调度算法
2.3.2.2 基于聚簇任务的调度算法
2.3.2.3 随机搜索算法
2.4 性能指标
2.5 本章小结
第三章 面向多目标的多核阵列任务调度
3.1 多核阵列的任务调度问题
3.1.1 应用任务图
3.1.2 IP集合
3.1.3 多核阵列平台
3.1.4 应用在多核阵列中的调度描述
3.2 调度算法性能评估模型
3.2.1 能耗模型
3.2.2 延时模型
3.3 问题形式化描述
3.4 本章小结
第四章 典型任务调度算法
4.1 随机搜索算法性能仿真
4.1.1 蚁群算法
4.1.2 遗传算法
4.1.3 粒子群算法
4.2 简单任务连接图
4.3 复杂连接任务图
4.4 通信场景实际应用
4.4.1 任务背景
4.4.2 任务图
4.4.3 仿真环境
4.4.4 仿真结果
4.5 本章总结
第五章 方块拼接算法
5.1 方块拼接调度算法
5.2 仿真环境
5.3 实际任务图性能仿真结果
5.4 随机任务图性能仿真
5.4.1 随机任务图的产生
5.4.2 第一类随机任务图性能仿真结果
5.4.3 第二类随机任务图性能仿真结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
个人简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]摩尔定律的过去、现在和未来[J]. 戴锦文,缪小勇. 电子与封装. 2015(10)
[2]摩尔定律会终结吗[J]. 齐书阳. 电脑爱好者. 2013(08)
[3]基于人工蜂群算法的低能耗高性能NoC映射[J]. 邓植,顾华玺,杨银堂,曾代兵. 西安电子科技大学学报. 2012(02)
[4]摩尔定律是否有未来?[J]. 微电脑世界. 2011(09)
[5]面向能耗和延时的NoC映射方法[J]. 杨盛光,李丽,高明伦,张宇昂. 电子学报. 2008(05)
[6]一种新型的自适应混沌遗传算法[J]. 袁晓辉,袁艳斌,王乘,张勇传. 电子学报. 2006(04)
[7]基于微粒群算法与模拟退火算法的协同进化方法[J]. 王丽芳,曾建潮. 自动化学报. 2006(04)
[8]基于蚁群优化算法的NoC映射[J]. 周干民,尹勇生,胡永华,高明伦. 计算机工程与应用. 2005(18)
[9]GA-PSO混合规划算法[J]. 吴晓军,薛惠锋,李慜,兰壮丽. 西北大学学报(自然科学版). 2005(01)
硕士论文
[1]TD-LTE系统PDSCH信道关键技术及其实现[D]. 罗阳.电子科技大学 2015
[2]基于神经网络和遗传算法的人工智能游戏研究与应用[D]. 余颖.湖南大学 2011
本文编号：3242744
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