【摘要】：嵌入式設(shè)備的性能大幅度提高,對(duì)能源的需求不斷上升。能耗的增長不僅制約了嵌入式系統(tǒng)集成度的增加,并且需要復(fù)雜的散熱技術(shù),這更是提高了產(chǎn)品成本。因此,怎樣更有效的節(jié)能已成了嵌入式系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)問題。另一方面,隨著多核處理器技術(shù)在服務(wù)器和PC機(jī)上的廣泛使用,多核技術(shù)表現(xiàn)出同一頻率下,性能提高快,功耗密度低等特點(diǎn),使得多核成為嵌入式系統(tǒng)未來的統(tǒng)治平臺(tái)�，F(xiàn)有的多核節(jié)能調(diào)度方面的研究主要是針對(duì)串行任務(wù)(sequential tasks)模型,該模型假設(shè)一個(gè)任務(wù)在同一時(shí)刻只能運(yùn)行在一個(gè)核上,而不能同時(shí)運(yùn)行在多個(gè)核上,這無法發(fā)揮出多核技術(shù)在性能上的優(yōu)勢。因此,本文針對(duì)并行任務(wù)(parallel tasks)模型,即任務(wù)可以在處理器所有核上同時(shí)運(yùn)行的節(jié)能問題進(jìn)行了研究。實(shí)際系統(tǒng)中處理器功耗是一組和頻率一一對(duì)應(yīng)的離散值�，F(xiàn)有的實(shí)時(shí)系統(tǒng)能耗的討論為了簡化模型,往往將處理器頻率值假設(shè)為連續(xù)改變的,然而這并不適用于實(shí)際系統(tǒng)。因此,本文研究更接近真實(shí)處理器頻率改變情況的離散處理器頻率模型中,線性加速比模型下的多核并行實(shí)時(shí)任務(wù)的節(jié)能調(diào)度問題,提出了兩個(gè)滿足時(shí)間約束,采用Gang scheduling策略的并行任務(wù)能耗優(yōu)化算法。本文假設(shè)所有處理器核都支持DVS技術(shù)且加速比是線性的,在此條件下,本文首先給出一個(gè)定理證明了當(dāng)各任務(wù)執(zhí)行在系統(tǒng)全部核上時(shí)系統(tǒng)能耗最小。然后,將問題建模為一個(gè)0-1整數(shù)線性規(guī)劃,利用最早截止期優(yōu)先算法確定任務(wù)調(diào)度,并給出了兩個(gè)高效的節(jié)能算法確定各任務(wù)的工作頻率。論文最后通過大量的模擬實(shí)驗(yàn),證明本文提出的算法的效果顯著,可以達(dá)到幾乎與最優(yōu)解相同的節(jié)能效果。
[Abstract]:The performance of embedded devices has been greatly improved, and the demand for energy has been rising. The increase of energy consumption not only restricts the increase of embedded system integration, but also requires complex heat dissipation technology, which increases the cost of products. Therefore, how to save energy more effectively has become a hot issue in embedded system research. On the other hand, with the wide use of multi-core processor technology in server and PC, multi-core technology has the characteristics of fast performance improvement and low power density at the same frequency, which makes multi-core system the dominant platform for embedded systems in the future. The existing research on multi-core energy-saving scheduling is mainly focused on the serial task (sequential tasks) model, which assumes that a task can only run on one core at any one time, but not on more than one core at the same time. This does not give play to the performance advantages of multiple nuclear technologies. Therefore, this paper focuses on the parallel task (parallel tasks) model, that is, the energy saving problem in which the task can run on all the cores of the processor at the same time. Processor power consumption in a real system is a set of discrete values corresponding to frequency. In order to simplify the model, the current discussion on the energy consumption of real-time systems often assumes that the processor frequency values are continuously changed, but this is not suitable for real systems. Therefore, in the discrete processor frequency model, which is closer to the real processor frequency change, the energy saving scheduling problem of multi-core parallel real-time tasks under linear speedup model is studied, and two satisfying time constraints are proposed. Parallel task energy consumption optimization algorithm based on Gang scheduling strategy. In this paper, we assume that all processor cores support DVS technology and the speedup is linear. Under this condition, we first give a theorem to prove that when each task is executed on all cores of the system, the energy consumption of the system is minimum. Then, the problem is modeled as a 0-1 integer linear programming, the earliest deadline first algorithm is used to determine the task scheduling, and two efficient energy-saving algorithms are given to determine the working frequency of each task. At last, through a lot of simulation experiments, it is proved that the proposed algorithm has a remarkable effect and can achieve almost the same energy saving effect as the optimal solution.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP368.1

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本文編號(hào)：2165236