本文關(guān)鍵詞： 溫度感知 多核任務(wù)調(diào)度 多處理器片上系統(tǒng) 滑動(dòng)窗口 動(dòng)態(tài)電壓/頻率調(diào)整 熱點(diǎn)　出處：《山東大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近幾年,越來越多的新型嵌入式系統(tǒng)需要高性能、高集成度的處理器來滿足其相關(guān)的嵌入式設(shè)計(jì)約束,例如減小系統(tǒng)的物理尺寸或者降低功耗。在這種情況下,多處理器片上系統(tǒng)(Multiprocessor systems-on-chips, MPSoCs)成為了解決這一問題的一個(gè)比較理想的方案,并且引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的共同關(guān)注。然而,隨著處理器內(nèi)核數(shù)目和集成度的增加,芯片內(nèi)部功耗值和發(fā)熱量急劇增加,芯片內(nèi)部溫度也隨之上升。高溫?zé)狳c(diǎn)和大的溫度變化增加了系統(tǒng)的冷卻成本,降低了系統(tǒng)的可靠性和性能,嚴(yán)重制約了高性能微處理器在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展。在滿足實(shí)時(shí)系統(tǒng)截止期和芯片閾值溫度的約束下,如何執(zhí)行任務(wù)調(diào)度、降低芯片能耗是一個(gè)亟需解決的熱點(diǎn)問題。 在研究了多種關(guān)于多處理器片上系統(tǒng)的溫度管理技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了兩種溫度感知的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度算法。首先,本文提出了一種MPSoCs中基于滑動(dòng)窗口模型的溫度感知?jiǎng)討B(tài)任務(wù)調(diào)度算法Prob-HN。該算法根據(jù)各個(gè)內(nèi)核以及其鄰居單元的當(dāng)前溫度和歷史溫度,計(jì)算內(nèi)核的任務(wù)分配概率,然后選擇一個(gè)概率最大的空閑內(nèi)核來執(zhí)行任務(wù)。在考慮內(nèi)核的歷史溫度影響時(shí),定義了一個(gè)溫度滑動(dòng)窗口模型,用來記錄最近門個(gè)任務(wù)到達(dá)時(shí)各單元的溫度,同時(shí),考慮到距離當(dāng)前時(shí)間越遠(yuǎn)的歷史溫度對(duì)當(dāng)前的影響越小的情況,定義了一個(gè)衰減函數(shù),對(duì)不同時(shí)間的歷史溫度分配不同的影響權(quán)重。在考慮內(nèi)核鄰居單元的溫度時(shí),為了權(quán)衡算法的精確度和復(fù)雜度,將物理位置直接相鄰的單元定義為鄰居單元,只考慮分組內(nèi)鄰居單元之間的溫度影響,不考慮分組間單元之間的溫度影響。 針對(duì)支持DVFS的MPSoCs中實(shí)時(shí)任務(wù)的調(diào)度問題,本文提出一種溫度感知?jiǎng)討B(tài)任務(wù)調(diào)度算法Prob-V。該算法首先根據(jù)內(nèi)核自身的溫度以及其鄰居單元的溫度,為每一個(gè)空閑內(nèi)核計(jì)算一個(gè)任務(wù)分配概率,然后選擇任務(wù)分配概率最大的空閑內(nèi)核來執(zhí)行就緒的任務(wù)。當(dāng)?shù)谝徊街羞x定內(nèi)核來執(zhí)行就緒任務(wù)之后,算法將依據(jù)兩個(gè)定理為選定的內(nèi)核確定合適的電壓／頻率狀態(tài),在保證任務(wù)可以在截止期之前完成的情況下使內(nèi)核的最高溫度最低。 為了對(duì)本文提出的溫度感知的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行評(píng)估,本文使用HotSpot5.0作為功率-溫度建模工具,根據(jù)具體的多處理器片上系統(tǒng)的特性開發(fā)了一個(gè)連續(xù)運(yùn)行的動(dòng)態(tài)調(diào)度模擬器。該模擬器可以方便的對(duì)各種多處理器片上系統(tǒng)中的溫度感知的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行評(píng)估；可以根據(jù)需要生成各種周期性、帶依賴關(guān)系的隨機(jī)任務(wù)集,或者低、中、高負(fù)載的固定任務(wù)集；可以將算法執(zhí)行過程中處理器各組成部分的溫度以圖形化的形式進(jìn)行動(dòng)態(tài)顯示。利用本動(dòng)態(tài)調(diào)度模擬器,對(duì)文中提出的溫度感知調(diào)度算法的性能進(jìn)行了評(píng)估,所有結(jié)果均是根據(jù)UltraSPARC T1處理器芯片上收集的數(shù)據(jù)得出的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的兩個(gè)調(diào)度算法與已有算法相比均能夠有效的減少高溫?zé)狳c(diǎn)的累計(jì)時(shí)間,降低芯片內(nèi)部各單元在空間和時(shí)間上的溫度變化,從而實(shí)現(xiàn)相對(duì)較低并且時(shí)間穩(wěn)定、空間均衡的溫度分布。
[Abstract]:In recent years , more and more new embedded systems require high performance and high integration processors to meet their associated embedded design constraints , such as reducing the physical size of the system or reducing power consumption . In this paper , a dynamic task scheduling algorithm based on sliding window model in MPSoCs is proposed . First , a temperature - sensing dynamic task scheduling algorithm based on sliding window model in MPSoCs is proposed . A temperature sliding window model is defined based on the current temperature and historical temperature of the kernel and its neighbors . In order to solve the scheduling problem of real - time tasks in MPSoCs supporting DVFS , this paper proposes a temperature - aware dynamic task scheduling algorithm , Prob - V . The algorithm first calculates a task allocation probability for each idle kernel according to the temperature of the kernel itself and the temperature of its neighbors , then selects the idle kernel with the largest task allocation probability to execute the ready task . When the kernel is selected in the first step to execute the ready task , the algorithm will determine the proper voltage / frequency state for the selected kernel according to the two theorems . This paper uses HotSpot5 . 0 as the power - temperature modeling tool to evaluate the dynamic task scheduling algorithm for temperature sensing .

【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP332

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本文編號(hào)：1498894