基于温度模糊控制的多核处理器任务调度研究

发布时间：2024-03-10 21:20

　　多核处理器极高的热功耗,对其使用寿命和稳定性造成严重影响。本文采用模糊控制算法,通过SIMULINK模糊仿真分析以及在P4双核处理器上将该算法嵌入至Linux内核调度器,实现任务调度,达到了降低处理器峰值温度的目的。随机调度算法与模糊控制算法的对比实验数据显示,处理器温度超限比例从77%下降到64%,处理器性能改善从3.3%提高到4.2%。这充分表明,模糊控制算法相比随机算法有更好的控制效果。

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【部分图文】：

图1温度变化相应曲线

模糊控制器的核心工作是依据模糊语言规则进行逻辑推理,因此在进行模糊规则推理之前,需要先制定语言控制规则[3]。根据温度响应曲线的状态变化,如图1所示。结合一般温度控制的经验,制定模糊控制规则。图1　温度变化相应曲线1)当温度响应曲线位于OA段,△E=NL,此时应该尽快消除偏差,控....

图2基准程序温度特性

共运行了15种SPECCPU2K基准程序及其他一些典型的视频,网络基准程序,并收集它们的温度特性[5]。如图2所示。处理器的起始温度为40℃,周围的环境温度为25℃。图2　基准程序温度特性2.2　基准程序温度特性分类至此,当处理器温度基本稳定时,根据得到的温度特性曲线,计算各基....

图3温度超限

中温度效应程序演变为高温度效应等。因此,测试环境温度控制在25℃左右[7]。图3所示,一定时间内处理器温度超过限定值的总次数和比例,图4所示。性能改善程度,即处理时间的长短,同时对照基准做归一化处理[8]。3.2　实验结果及分析图3所示处理器温度超限比例可以看出,从第1组到第6组....

图4性能改善

境温度控制在25℃左右[7]。图3所示,一定时间内处理器温度超过限定值的总次数和比例,图4所示。性能改善程度,即处理时间的长短,同时对照基准做归一化处理[8]。3.2　实验结果及分析图3所示处理器温度超限比例可以看出,从第1组到第6组,选择的每组任务类型中,低温度效应程序比重逐步....

本文编号：3925338