面向数控系统低功耗调度算法研究

发布时间：2017-10-08 10:45

  本文关键词：面向数控系统低功耗调度算法研究

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【摘要】：数控系统是一种典型的实时系统,是数控机床的核心技术。近年来,数控系统朝着高速、高精方向发展,这对数控系统提出了更高的要求,不仅要在规定的时间内完成任务,而且要保证任务的顺利完成,更重要的是当执行的任务出现错误时,能够及时的响应,确保出错的任务也能够顺利的完成执行,以确保系统的正确性。随着数控系统的不断完善,功能的日益增多,数控系统的能耗也随之增长。此外,随着超大规模集成电路技术的快速发展,CMOS电路的尺寸越来越小,系统能耗则越来越高。高能耗带来的高热量会影响处理器的寿命,过高的温度会导致系统发生故障的可能性增加,进而影响到系统可靠性。此外,高能耗会增加系统的冷却成本,提高了产品的生产成本,降低了产品的竞争力。最后,高能耗会造成资源的浪费,对环境也会造成影响。因此,能耗成为数控系统设计的瓶颈。本学位论文以数控系统为研究背景,分析数控系统任务的特点,将经典的实时调度理论与低功耗技术结合起来,在现有的低功耗实时调度算法的基础上,提出针对性更强、功耗更低、可靠性更高的低功耗实时调度算法,以解决当前日益严重的能耗问题。具体研究内容如下:1.针对相互独立的周期任务模型,提出了时间复杂度为nO)(的基于最早截止期限优先调度策略的周期任务低功耗调度(DSTRA)算法和离散频率周期任务节能调度(DSTRA_AD)算法。DSTRA算法考虑了处理器的通用功耗模型,利用高优先任务提早完成产生的空闲时间以及低优先级任务产生的空闲时间,降低系统能耗。DSTRA_AD算法以DSTRA算法为基础,利用相邻速度的策略执行任务,使其能够适应处理器提供离散速度的情形。在给出算法的伪代码之后,对其可行性进行分析,通过仿真实验验证所提算法的性能。2.针对相互独立的偶发任务模型,提出了动态偶发任务低功耗调度(DSTLPSA)算法。DSTLPSA算法能够动态地利用任务产生的空闲时间,调节处理器的运行速度,并且在处理器处于空闲状态时,能够适时地利用动态功耗管理(DPM)技术,将其切换到休眠状态,以减少系统能耗。DSTLPSA算法假设任务之间是相互独立的,然而在真实的实时系统中,任务之间因为共享资源,存在着相互的依赖关系。此外,DSTLPSA算法简化了任务的执行时间与处理器速度的关系,假设它们之间成线性关系。由于任务访问主存以及I/O设备,任务的执行时间与处理器速度不成线性关系。针对这些不足,提出了资源限制的动态偶发任务低功耗调度(DSTSASR)算法。DSTSASR算法考虑了偶发任务之间的资源共享问题和处理器速度切换的开销,并且使用修改的动态优先级调度策略(EDF/DDM)调度任务集,通过建立空闲时间队列,回收并且利用任务的空闲时间,降低系统能耗。3.针对数控系统混合任务的调度需求,提出了常带宽服务器混合任务低功耗调度(CBSMTLPSA)算法。该算法基于常带宽服务器,利用最早截止期限优先调度策略调度任务,将DPM技术和动态电压缩放(DVS)技术结合起来,降低系统能耗。在给出CBSMTLPSA算法的伪代码描述后,对该算法的可行性进行分析,通过仿真实验验证该算法的性能。4.针对资源限制的周期任务模型,提出了资源限制的周期任务可靠性低功耗调度(DLPSR)算法。DLPSR算法不仅考虑了处理器速度对系统可靠性的影响,而且能够回收任务提早完成所产生的空闲时间,以及预留给恢复任务没有使用的时间,在改善系统可靠性的同时,降低系统能耗。
【关键词】：实时调度 数控系统 动态电压缩放 动态功耗管理
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(沈阳计算技术研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP301.6;TG659
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 研究的背景和意义15-16
• 1.2 低功耗调度算法的研究现状16-22
• 1.2.1 周期任务低功耗调度算法的研究现状17-19
• 1.2.2 偶发任务低功耗调度算法的研究现状19
• 1.2.3 混合任务低功耗调度算法的研究现状19-20
• 1.2.4 容错低功耗调度算法的研究现状20-22
• 1.3 论文研究内容22-23
• 1.4 论文组织结构23-24
• 1.5 本章小结24-25
• 第二章 实时调度和低功耗技术25-32
• 2.1 实时调度25-27
• 2.1.1 基本概念25
• 2.1.2 经典的实时调度算法25-27
• 2.2 处理器的功耗模型27-28
• 2.2.1 开关功耗27
• 2.2.2 漏电流功耗27-28
• 2.2.3 短路电流功耗28
• 2.2.4 静态功耗28
• 2.3 低功耗技术28-31
• 2.3.1 DVS技术29
• 2.3.2 DPM技术29-31
• 2.3.3 ABB技术31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 周期任务低功耗调度算法32-47
• 3.1 周期任务的调度模型32-33
• 3.2 相关研究33-34
• 3.3 基于EDF的周期任务低功耗调度算法34-42
• 3.3.1 研究动机34-36
• 3.3.2 计算离线阶段的运行速度36-37
• 3.3.3 建立a队列37
• 3.3.4 计算任务的空闲时间37-39
• 3.3.5 DSTRA算法的描述39-40
• 3.3.6 可行性分析40-41
• 3.3.7 离散速度情形分析41-42
• 3.4 仿真实验42-46
• 3.4.1 真实负载对能耗的影响43-44
• 3.4.2 系统利用率对能耗的影响44-45
• 3.4.3 离散速度的情形45-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 偶发任务低功耗调度算法47-84
• 4.1 固定优先级偶发任务低功耗调度算法47-63
• 4.1.1 固定优先级偶发任务的调度模型47-48
• 4.1.2 相关研究48-50
• 4.1.3 静态偶发任务低功耗调度算法50-55
• 4.1.4 动态偶发任务低功耗调度算法55-63
• 4.2 资源限制的偶发任务低功耗调度算法63-82
• 4.2.1 资源限制的偶发任务调度模型63-65
• 4.2.2 相关研究65-67
• 4.2.3 资源限制的偶发任务静态低功耗调度算法67-75
• 4.2.4 资源限制的偶发任务动态低功耗调度算法75-82
• 4.3 本章小结82-84
• 第五章 混合任务低功耗调度算法84-102
• 5.1 混合任务调度模型84-85
• 5.2 相关研究85-86
• 5.3 常带宽服务器混合任务低功耗调度算法86-95
• 5.3.1 常带宽服务器和动机实例87-89
• 5.3.2 计算离线状态的运行速度89-90
• 5.3.3 计算周期任务的空闲时间90
• 5.3.4 计算服务器的空闲时间90
• 5.3.5 CBSMTLPSA算法的伪代码描述90-92
• 5.3.6 CBSMTLPSA算法实例92-93
• 5.3.7 CBSMTLPSA算法的可行性93-95
• 5.4 仿真实验95-101
• 5.4.1 服务器带宽97-99
• 5.4.2 非周期任务的负载99-101
• 5.5 本章小结101-102
• 第六章 基于DVS的可靠性低功耗调度算法102-121
• 6.1 可靠性调度模型102-104
• 6.1.1 任务模型102
• 6.1.2 错误和可靠性模型102-104
• 6.2 相关研究104-105
• 6.3 资源限制的可靠性低功耗调度算法105-115
• 6.3.1 问题的提出105-107
• 6.3.2 静态的可靠性低功耗调度算法107-109
• 6.3.3 两种启发式调度算法109-112
• 6.3.4 动态的可靠性低功耗调度算法112-115
• 6.4 仿真实验115-120
• 6.4.1 SLPSR算法的性能评价116-117
• 6.4.2 DLPSR算法的性能评价117-120
• 6.5 本章小结120-121
• 第七章 结束语121-125
• 7.1 全文总结121-123
• 7.2 创新点123-124
• 7.3 展望124-125
• 参考文献125-138
• 攻读博士学位期间发表的学术论文及科研成果138-140
• 致谢140

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本文编号：993588