隨著多核技術(shù)的快速發(fā)展,并行處理得到了廣泛研究和應(yīng)用。能耗管理不僅是電池供電設(shè)備的一個(gè)重要的研究方向,而且在大規(guī)模的多核系統(tǒng)中也越來(lái)越重要和復(fù)雜。因此,多核系統(tǒng)上的并行實(shí)時(shí)任務(wù)的節(jié)能調(diào)度成為多核系統(tǒng)的一個(gè)重要的研究方向。 現(xiàn)有的關(guān)于多核上節(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。該模型中每個(gè)任務(wù)每次只能在一個(gè)處理器上運(yùn)行,通過(guò)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度最小化系統(tǒng)的最早完成時(shí)間(makespan)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最小能耗。目前還沒(méi)有人對(duì)多核上的并行任務(wù)(parallel tasks)模型,即每個(gè)任務(wù)可以同時(shí)在多個(gè)處理器上運(yùn)行的節(jié)能調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究。 本文基于并行任務(wù)模型,并且考慮到實(shí)時(shí)任務(wù)的實(shí)時(shí)性要求,研究了2種不同類型的并行任務(wù)并給出最小能耗算法。一類是每個(gè)任務(wù)都事先確定好運(yùn)行時(shí)所使用的處理器核心個(gè)數(shù)的嚴(yán)格并行度(Rigid)實(shí)時(shí)任務(wù)。另外一類是每個(gè)任務(wù)運(yùn)行時(shí)所使用的處理器核心個(gè)數(shù)不是事先確定的,其將要使用的處理的個(gè)數(shù)在被調(diào)度時(shí)才分配的可塑并行度(Moldable)實(shí)時(shí)任務(wù)。對(duì)嚴(yán)格并行度實(shí)時(shí)任務(wù),本文首先給出3種基于層調(diào)度(level-packing)的啟發(fā)式任務(wù)調(diào)度算法研究該類任務(wù)的調(diào)度,然后設(shè)計(jì)了一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度的任務(wù)執(zhí)行頻率確定算法,使實(shí)時(shí)任務(wù)運(yùn)行完成時(shí)系統(tǒng)的能耗最小,并通過(guò)數(shù)學(xué)公式證明出由該算法求解出的基于層調(diào)度的任務(wù)調(diào)度結(jié)果的最優(yōu)性。針對(duì)可塑并行度實(shí)時(shí)任務(wù),本文給出了任務(wù)執(zhí)行速度提升與所使用處理器核心個(gè)數(shù)成非單調(diào)關(guān)系的次線性加速比模型(Sublinear)下多項(xiàng)式復(fù)雜的節(jié)能調(diào)度算法,完成該類任務(wù)所使用處理個(gè)數(shù)的分配、任務(wù)調(diào)度和執(zhí)行頻率分配,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行該類任務(wù)的系統(tǒng)能耗最小。 由于本文是首次對(duì)并行實(shí)時(shí)任務(wù)系統(tǒng)的節(jié)能調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究的,所以在模擬試驗(yàn)環(huán)節(jié),不僅對(duì)本文提出的算法進(jìn)行了模擬,而且還為其設(shè)計(jì)的相應(yīng)的對(duì)比試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文改進(jìn)的層調(diào)度算法相對(duì)于經(jīng)典層調(diào)度算法能夠節(jié)能13.5%到17.8%,而次線性加速比模型下的可塑并行任務(wù)節(jié)能調(diào)度算法相對(duì)于用最小最早完成時(shí)間方法得到的最小能耗,可以節(jié)能14.7%到28.6%。
【學(xué)位單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：TP368.1;TP301.6

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2819527