一种实时异构系统的集成动态调度算法

提出了一种实时异构系统的集成动态调度算法.该算法通过一个新的任务分配策略以及软实时任务的服务质量QoS(quality of service)降级策略,不仅以统一方式完成了对实时异构系统中硬、软实时任务的集成动态调度,而且提高了算法的调度成功率.同时,还进行了大量的模拟研究.这些模拟以传统的近视算法为基准,将其应用在实时异构系统集成动态调度时的调度成功率与新算法进行比较,模拟结果表明,在多种任务参数取值下,新算法的调度成功率均高于传统的近视算法.     

实时异构系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统是解决复杂时应用的有效手段,目前对实时多处理器调度算法的研究却大多集中在同构系统上,对实时异构系统的调度则研究得比较少,提出了一种新的实时异构系统的动态调度算法,该算法采用了集中式的调度方案,同时,引入了一个新的任务分配策略,从而通过提高任务可行性而提高了算的调度成功率,此外,为了评估该算法的性能,还进行了大量的模拟研究,由于近视算法经简单修改便可以应用到实时异构系统的动态调度中,因此,在模拟研究中,以近视算法作为基准,将其应用于实时异构系统动态调度时的性能与新算法进行了比较,模拟结果显示,在多种任务参数的取值下,新算法的调度成功率均高于近视算法。     

基于分批优化的实时多处理器系统的集成动态调度算法

提出了一种基于分批优化的实时多处理器系统的集成动态调度算法，该算法采用在每次扩充当前局部调度时，通过对所选取的一批任务进行优化分配的策略以及软实时任务的服务质量QoS（quality of service）降级策略，以统一方式实现了对实时多处理器糸统中硬、软实时任务的集成动态调度．进行了大量的模拟研究，结果表明．在多种任务参数取值下，新算法的调度成功率均高于近视算法（Myopic Algorithm）．     

异构实时多处理器系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统中的重要研究课题.根据异构实时多处理器的特点,提出了一种新的异构实时动态调度算法P_IEFT.该算法采用了一个新的处理器分配策略——将任务分配到能最早完成任务的处理器上.该策略能够缩短调度长度,提高后继任务被接受的可能性,从而能够提高成功调度率.模拟结果表明,该调度算法的成功调度率高于近视算法和节约算法的成功调度率.     

基于异构分布式系统的实时容错调度算法

目前文献中研究的实时容错调度算法都是基于同构分布式系统，系统中的所有处理机完全相同。该文首先建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型，异构分布式系统中的各个处理机均不相同。基于该异构分布式系统模型，该文引入了可靠性代价（reliability cost）概念，并提出两种静态实时容错调度算法（RTFTNO和RTFTRC）用于调度周期性实时容错任务。算法RTFTRC在调度任务时，尽量使系统的可靠性代价最小；而算法RTFTNO在调度实时任务时，没有考虑系统的可靠性代价。该文详细讨论了两种调度算法的性能。性能模拟实验分别比较了两个算法的可靠性代价，超时比率和可调度性；并研究了任务的计算时间与可靠性代价的关系以及调度长度阈值与最小处理机个数的关系。实验结果表明，算法RTFTRC的性能优于算法RTFTNO。     

实时异构系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时异构系统的动态分批优化调度算法,该算法采用的是在每次扩充当前局部调度时,按一定规则在待调度的任务集中选取一批任务,对该批任务中的每项任务在每个处理器上的运行综合各种因素构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都分配一个处理器或为每个处理器分配一项任务,使得这种分配具有最好的“合适性”,以增大未被调度任务的可行性.这种方法有效地提高了算法调度成功率.同时,为了评估该算法的性能,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与老算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,新算法优于老算法.     

异构集群系统中安全关键实时应用调度研究

在集群系统中,为有安全需求的实时应用提供安全保障得到了广泛关注,但将实时应用的安全需求与调度算法相结合的研究并不多.文中提出了一种异构集群系统中安全关键实时应用的2阶段调度策略--TPSS.该策略综合考虑了任务的安全需求与时间限制.在TPSS的第1阶段,提出了一种自适应调度算法DSRF,当系统负载较重时,DSRF算法能在保证任务安全需求的基础上,通过降低新到任务和等待队列中任务的安全级别来提高任务的调度成功率.相反,当系统负载较轻时,DSRF算法能在保证系统具有较高调度成功率的基础上充分利用任务在截止期前的空闲时间提高新任务的安全级别.在TPSS的第2阶段,提出了一种新的算法FMSL,用来为所接收任务提供较为公平的安全服务,同时进一步提高了任务的整体安全级别.文中通过大量的模拟实验对TPSS策略与DSRF算法、SAEDF算法和RF算法进行了比较.实验结果表明,TPSS策略优于其它方法,使系统具有较强的安全性与灵活性.     

实时多处理器系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时多处理器系统的新的高效动态调度算法--动态分批优化调度算法,该算法突破了以往算法中一次只安排一项任务的做法,采用在每次扩充当前局部调度时,按一定规则在待调度的任务集中选取一批任务,对该批任务中的每项任务在每个处理器上运行构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都安排一个处理器或为每个处理器安排一项任务,使得这种安排具有最好的"合适性",以增大未安排任务的可行性.这种方法极大地提高了算法的调度成功率.同时,为了研究该算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与节约算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,在节约算法的调度成功率小于10%的约束条件下,该算法的调度成功率大于90%,说明新算法的优势是非常明显的.     

异构分布式控制系统中实时任务的调度算法

分布式控制系统是一种应用极为广泛的异构分布式实时系统，系统中同时存在有多种实时任务，如何将这些任务分配到各个处理器上并保证它们的时限是系统关键技术之一．在结合启发式任务分配算法和单处理器任务调度算法的基础上，提出了一种分布式控制系统的调度算法．该算法考虑了各个处理器的负载均衡，同时又能满足所有任务的时限．仿真结果表明了算法的有效性．     

异构分布系统的实时任务轮转式容错调度算法

建立了一个异构分布式系统实时调度模型,对异构分布式系统中的任务及不同处理机资源进行了形式化描述.结合基版本/副版本技术,给出了用于异构分布式系统的实时任务轮转式容错调度算法.实例分析表明,该算法有效提高了异构处理机环境下的资源利用率以及整体计算性能.     

实时异构系统中的积极复制容错调度算法

在设计实时异构系统中的容错调度算法时,既要考虑到实时性的约束,又要最大化系统的可靠性.此外,异构系统中的并行应用调度问题已经被证明了是NP完全问题.现有的容错调度算法大多采用复制技术来提升系统的可靠性,但是任务的多次执行会导致应用执行时间变长,系统实时性下降.为此,提出了一个基于积极复制技术的容错调度算法,该算法连续的复制任务集中对当前系统实时性影响最小的任务,然后将任务集中的所有任务调度至最早完成的处理器,用以在满足实时性约束的同时,提升系统的可靠性.实验表明,相比于同样着眼于实时异构系统的DB-FTSA算法,该算法在实时性约束严格的情况下,可靠性有较大提升.     

Degree-of-Node Task Scheduling of Fine-Grained Parallel Programs on Heterogeneous Systems

Processor specialization has become the development trend of modern processor industry. It is quite possible that this will still be the main-stream in the next decades of semiconductor era. As the diversity of heterogeneous systems grows, organizing computation efficiently on systems with multiple kinds of heterogeneous processors is a challenging problem and will be a normality. In this paper, we analyze some state-of-the-art task scheduling algorithms of heterogeneous computing systems and propose a Degree of Node First (DONF) algorithm for task scheduling of fine-grained parallel programs on heterogeneous systems. The major innovations of DONF include:1) simplifying task priority calculation for directed acyclic graph (DAG) based fine-grained parallel programs which not only reduces the complexity of task selection but also enables the algorithm to solve the scheduling problem for dynamic DAGs; 2) building a novel communication model in the processor selection phase that makes the task scheduling much more efficient. They are achieved by exploring finegrained parallelism via a dataflow program execution model, and validated through experimental results with a selected set of benchmarks. The results on synthesized and real-world application DAGs show a very good performance. The proposed DONF algorithm significantly outperforms all the evaluated state-of-the-art heuristic algorithms in terms of scheduling length ratio (SLR) and efficiency.     

基于Lebesgue采样的动态反馈实时调度模型

提出一种基于Lebesgue采样方法和弹性调度算法的动态反馈实时调度模型。通过调整实时任务的执行速率,使软实时系统的系统负载始终保持在参考值以下。利用硬件看门狗技术在系统过载时产生中断,实现基于事件的Lebesgue采样。在实时操作系统RTAI中实现该调度模型,并对模型的暂态性能和稳态性能进行分析验证。实验结果表明,该模型不仅保持了系统的稳定性,还能显著降低调度算法的系统开销。     

DRT-UNIX系统的任务调度

任务调度是分布式实时系统的核心问题之一.文章概述了实时系统的任务调度,结合DRT-UNIX系统的实际情况,提出了一种任务调度算法,并对算法的优点进行了分析.     

多特征参数的任务模糊调度算法

针对任务具有特征参数多和特征参数不确定性的特点,提出了一种基于模糊理论的任务调度算法。利用模糊集合来描述任务的不确定性特征;使用多层模糊综合评判和最大隶属度原理来综合考虑任务的多个特征参数并确定任务的优先级;采用动态构建多层评判模型的调度策略来减小任务优先级评判的失效率。仿真表明,该算法提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率和任务优先级评判的失效率。该方法可应用于优先等级有限的实时系统任务动态调度中。     

基于异构Flink集群的节点优先级调度策略

Flink流处理系统默认的任务调度策略在一定程度上忽略了集群异构和节点可用资源,导致集群整体负载不均衡。研究分布式节点的实时性能和集群作业环境,根据实际作业环境的异构分布情况,设计结合异构Flink集群的节点优先级调整方法,以基于Ganglia可扩展分布式集群资源监控系统的集群信息为依据,动态调整适应当前作业环境的节点优先级指数。基于此提出Flink节点动态自适应调度策略,通过实时监测节点的异构状况,并在任务执行过程中根据实时作业环境更新节点优先级指数,为系统任务找到最佳的执行节点完成任务分配。实验结果表明,相比于Flink默认的任务调度策略,基于节点优先级调整方法的自适应调度策略在WorldCount基准测试中的运行时间约平均减少6%,可使异构Flink集群在保持集群低延迟的同时,节点资源利用率和任务执行效率更高。     

基于多核处理器系统多维限制的节能实时调度

介绍了多核处理器系统所面对的处理器实际限制、抢占调度实际限制和并行任务模型实际限制等多维限制挑战, 主要针对处理器开销模型、有限抢占模型和复杂并行任务模型等方面, 深入探讨了基于系统实际多维模型的多核节能实时调度研究, 为促进多核处理器系统在实时嵌入式领域的应用提供理论和技术参考.