隨著通信產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,4G技術(shù)的不斷成熟,同時(shí)5G的研發(fā)也朝著2020年商用的計(jì)劃不斷邁進(jìn),有關(guān)通信產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)量正呈現(xiàn)著爆發(fā)式地增長(zhǎng)。因而如何使用有限的處理器資源,支持日益增長(zhǎng)的通信業(yè)務(wù)量的計(jì)算、交換、傳輸任務(wù),是一個(gè)不容忽視的課題。而使用通過多核陣列平臺(tái),將傳統(tǒng)的串行任務(wù)處理模式轉(zhuǎn)換為并行計(jì)算模式,則能很好的解決這一問題。這其中涉及到的核心環(huán)節(jié),就是本文討論的重點(diǎn),即在多核陣列上,對(duì)任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行研究,在滿足任務(wù)計(jì)算的前提下,對(duì)各個(gè)系統(tǒng)性能進(jìn)行不斷優(yōu)化。任務(wù)調(diào)度算法研究的是如何將任務(wù)集合分配到合適的處理器資源上,并決定在各處理器資源上每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行順序。其中,既需要考慮任務(wù)之間的依賴關(guān)系,因?yàn)檫@涉及了任務(wù)間的信息傳遞約束關(guān)系,又需要考慮整個(gè)任務(wù)調(diào)度后所產(chǎn)生的延時(shí)、能耗等性能指標(biāo)。對(duì)于一般的任務(wù)圖,它的最優(yōu)任務(wù)調(diào)度問題是一個(gè)NP-完全問題。因此,研究有效的調(diào)度算法,對(duì)于多核陣列平臺(tái)的并行計(jì)算是非常有必要的。在本文中,我們首先介紹多核陣列平臺(tái)的相關(guān)技術(shù),包括互聯(lián)模型與網(wǎng)絡(luò)路由,并對(duì)任務(wù)調(diào)度給出了基本背景介紹。之后,我們對(duì)在多核陣列平臺(tái)上進(jìn)行任務(wù)調(diào)度這一過程中,涉及的各個(gè)步驟,給出了數(shù)... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文安排
第二章 NoC上的任務(wù)調(diào)度問題概述
    2.1 NOC平臺(tái)簡(jiǎn)述
    2.2 NOC平臺(tái)相關(guān)技術(shù)
        2.2.1 互聯(lián)模型
        2.2.2 網(wǎng)絡(luò)路由
    2.3 任務(wù)調(diào)度算法
        2.3.1 任務(wù)調(diào)度概念
        2.3.2 調(diào)度算法分類
            2.3.2.1 表調(diào)度算法
            2.3.2.2 基于聚簇任務(wù)的調(diào)度算法
            2.3.2.3 隨機(jī)搜索算法
    2.4 性能指標(biāo)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 面向多目標(biāo)的多核陣列任務(wù)調(diào)度
    3.1 多核陣列的任務(wù)調(diào)度問題
        3.1.1 應(yīng)用任務(wù)圖
        3.1.2 IP集合
        3.1.3 多核陣列平臺(tái)
        3.1.4 應(yīng)用在多核陣列中的調(diào)度描述
    3.2 調(diào)度算法性能評(píng)估模型
        3.2.1 能耗模型
        3.2.2 延時(shí)模型
    3.3 問題形式化描述
    3.4 本章小結(jié)
第四章 典型任務(wù)調(diào)度算法
    4.1 隨機(jī)搜索算法性能仿真
        4.1.1 蟻群算法
        4.1.2 遺傳算法
        4.1.3 粒子群算法
    4.2 簡(jiǎn)單任務(wù)連接圖
    4.3 復(fù)雜連接任務(wù)圖
    4.4 通信場(chǎng)景實(shí)際應(yīng)用
        4.4.1 任務(wù)背景
        4.4.2 任務(wù)圖
        4.4.3 仿真環(huán)境
        4.4.4 仿真結(jié)果
    4.5 本章總結(jié)
第五章 方塊拼接算法
    5.1 方塊拼接調(diào)度算法
    5.2 仿真環(huán)境
    5.3 實(shí)際任務(wù)圖性能仿真結(jié)果
    5.4 隨機(jī)任務(wù)圖性能仿真
        5.4.1 隨機(jī)任務(wù)圖的產(chǎn)生
        5.4.2 第一類隨機(jī)任務(wù)圖性能仿真結(jié)果
        5.4.3 第二類隨機(jī)任務(wù)圖性能仿真結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
個(gè)人簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]摩爾定律的過去、現(xiàn)在和未來[J]. 戴錦文,繆小勇.  電子與封裝. 2015(10)
[2]摩爾定律會(huì)終結(jié)嗎[J]. 齊書陽.  電腦愛好者. 2013(08)
[3]基于人工蜂群算法的低能耗高性能NoC映射[J]. 鄧植,顧華璽,楊銀堂,曾代兵.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[4]摩爾定律是否有未來?[J].   微電腦世界. 2011(09)
[5]面向能耗和延時(shí)的NoC映射方法[J]. 楊盛光,李麗,高明倫,張宇昂.  電子學(xué)報(bào). 2008(05)
[6]一種新型的自適應(yīng)混沌遺傳算法[J]. 袁曉輝,袁艷斌,王乘,張勇傳.  電子學(xué)報(bào). 2006(04)
[7]基于微粒群算法與模擬退火算法的協(xié)同進(jìn)化方法[J]. 王麗芳,曾建潮.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2006(04)
[8]基于蟻群優(yōu)化算法的NoC映射[J]. 周干民,尹勇生,胡永華,高明倫.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2005(18)
[9]GA-PSO混合規(guī)劃算法[J]. 吳曉軍,薛惠鋒,李慜,蘭壯麗.  西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(01)

碩士論文
[1]TD-LTE系統(tǒng)PDSCH信道關(guān)鍵技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)[D]. 羅陽.電子科技大學(xué) 2015
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的人工智能游戲研究與應(yīng)用[D]. 余穎.湖南大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3242744