多处理器片上系统任务调度研究进展评述

多处理器片上系统在单芯片上集成了多种指令集处理器,可完成复杂完整的功能,在图像处理、网络多媒体和嵌入式系统等应用领域前景广阔.任务映射与调度是多处理器片上系统设计的关键问题之一.介绍了多处理器片上系统的基本结构和面临的挑战,从调度算法分析和实现框架两个方面着重探讨了近年来多处理器片上系统任务调度的国内外研究进展情况,分析了当前亟待解决的问题与下一步主要的研究方向,可为多处理器片上系统相关研究提供参考.     

基于布谷鸟搜索的多处理器任务调度算法

多处理器系统在高性能计算中扮演着重要角色.为提高系统的并行性能,基于布谷鸟搜索算法,提出一种新的多处理器任务调度算法.该算法以全部任务的最晚完成时间最小为目标,利用基于任务优先权的编码方式使连续的布谷鸟搜索算法适用于离散的多处理器任务调度问题.实验结果表明,所提算法不仅求解质量高,而且求解速度最快,与目前广泛采用的遗传算法和粒子群算法相比其执行时间缩短超过60％.     

支持自适应容错的多处理器实时操作系统

1 引言实时系统的基本特性是任务响应时间的确定性和系统处理任务的高吞吐量。同时,随着实时系统在安全关键领域内越来越广泛的应用,如核电站控制系统、空中交通管制系统、飞行控制系统、病人监护系统、雷达监视系统等,可靠性也逐渐成为实时系统的重要特性。为提高实时系统的可靠性,主要的技术手段包括:避免错误、消除错误、容错和规避错误。在实时系统的运行过程中,容错(fault-tolerant)是最重要的可靠性保障手段。容错指如何保证在出现错误时系统仍能提供正确服务。工程实际中,实时系统在出现错误时,利用冗余资源实现容错操作。     

一种基于多处理机的容错实时任务调度算法

容错是实时系统的重要要求,在实时系统中,若一个实时任务没在规定的时间期限内完成,则认为系统出现错误,针对多处理机实时系统提出了一种容错调度算法．算法采用了任务的主从备份技术和Ｆｉｒｓｔ－ｆｉｔ启发式方法,通过为可能因处理机故障而执行失败的实时任务预留重新运行的时间来实现容错功能;并通过对预留时间段的重叠利用和无错时预留时间的回收分配,来提高处理机的利用率和系统对任务的接收率．模拟结果表明算法是有效     

基于粒子群优化算法的异构多处理器任务调度

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时通过引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务的执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.     

基于禁忌搜索的多处理器任务调度算法

为合理利用多处理器资源,对任务调度算法进行研究,针对现有任务调度算法在任务规模较大的情况下全局寻优能力方面的不足,提出基于禁忌搜索的多处理器任务调度算法。对任务图不设任何约束条件,利用基于任务复制的TDS算法产生高质量的初始调度以降低算法复杂度,利用禁忌搜索算法全局寻优得到最优调度。实验结果表明,该算法可以有效降低任务调度长度,减少所需处理器数目。     

多处理器环境中基于节能及容错的实时动态调度算法

当前处理器由于较高的能量消耗,导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低,同时任务实际运行中的错误也降低了系统的可靠性.因此同时满足节能性及容错性已经成为目前计算机领域较为关心的问题.提出的调度算法针对实时多处理器计算环境,以执行时间最短的任务优先调度为基础,结合其他有效技术(共享空闲时间回收及检查点技术),使得实时任务在其截止期内完成的同时,能够动态地降低整个系统的能量消耗及动态容错.针对独立任务集及具有依赖关系的任务集,提出两种算法:STFBA1及STFBA2(shortest task first based algorithm).通过实验与目前所知的有效算法相比,算法具有更好的性能(调度长度及能量消耗)及较低的通信时间复杂度.     

基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法——FPSOTTS算法。该算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题;同时通过引入禁忌算法进行局部搜索,克服粒子群算法的早熟收敛现象,避免陷入局部最优。实验结果表明,FPSOTTS算法的执行效率优于Min-min算法和遗传算法,有效地降低任务的执行时间。FP-SOTTS算法很好地解决了异构多处理器任务调度问题,并且适合于大规模并行任务调度。     

一种粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先采用整数矩阵对粒子进行编码,并定义交换操作更新粒子状态,实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.     

面向多处理器的实时周期任务容错调度算法研究

主副版本策略是多处理器系统实时任务调度中处理容错问题的一种重要方式.根据分布式控制系统的特点,本文提出一种改进的FTRMBF算法-PR-FTRMBF,以提高系统周期任务的可调度性.在FTRMBF等已有的调度算法中,当没有处理器分配给当前副版本时,将为副版本分配新的处理器;本文提出的改进算法则以回溯的方式重新分配主版本.在保证系统实时性能和容错能力的前提下,节省了处理器数目.仿真实验表明,与FTRMBF算法相比,改进算法显著提高了系统任务的可调度性.     

三模容错多处理器动态实时调度算法

实时系统现在面临着越来越迫切的容错要求。目前流行的主副备份方式对于任务集有着特殊要求,要求时间限能够允许主副备份串行地执行,并且系统需要提供相应的硬件来检测处理器错误,因此限制了容错的应用范围。本文提出基于三模冗余比较的实时容错算法,采用了副本重载技术和主副本串并行混合调度策略。分析和实验结果表明,该算法具
有更好的适应性。     

基于动态备份的容错网格任务调度*

提出了一种基于自适应备份的网格容错任务调度算法:最高百分之k备份算法.该算法对任务的安全需求和资源的信任等级进行匹配,在系统安全等级较低并且网络和主机可能失效的网格环境中进行容错任务调度.调度时,该算法根据整个网格系统的安全状况,对具有最高安全需求的百分之k的任务进行动态备份,任务备份数根据系统安全状况自适应变化,并对失败的任务重新调度.仿真结果表明,该算法可以有效提高不安全网格环境下的任务调度成功率,具有很好的容错性和可扩展性,优于固定备份数的网格任务调度算法.     

基于遗传算法的多处理器系统任务调度

用一种遗传算法的调度策略,以大维度矩阵求逆为实验对象,探索在多核中如何完成任务的均衡分配问题,以达到加速效果.算法利用系统资源的弹性,自动搜寻可以并行的子任务并将其合理地分配到相应计算节点中,提高了多核系统资源调度性能,实现了对用户提交的任务的优化调度,达到了均衡系统各处理器计算负载和提高多核系统的总体性能的目标.     

基于关键路径知识的任务调度遗传算法

基于遗传算法提出了一种新颖的多处理器任务调度算法CPGS。该算法利用任务系统的关键路径知识,构造了性能良好的初始种群。借助第三方测试数据集,将CPGS算法同其他类似算法进行了对比。实验结果表明,CPGS算法性能优于已有的同类算法。     

基于杂交遗传算法的多处理器硬实时容错调度算法

传统的硬实时容错调度算法获得了较好的容错性能,但其任务拒绝率、处理器分配偏差比例以及最早完成时间等性能参数不佳,对此提出一种基于杂交遗传算法的优化方案,并对传统的硬实时容错算法进行优化。采用了中心型调度模型,并采用了任务备份方案来实现容错能力。将任务拒绝率、处理器分配偏差比例以及最早完成时间三个优化参数作为遗传算法适应度目标函数的三个带权分量,对其进行优化,通过遗传算法的杂交与迭代计算获得了优化的结果。最终使用不同的任务数量与处理器数量的组合对本算法与传统算法进行对比试验,结果可看出本算法的3个优化参数明显优于传统算法,且总适应度值亦比传统算法有明显改进。     

容错实时任务调度的DSPN建模与分析

复杂系统的形式化描述对新系统的设计以及现有系统的改进与评价都具有十分重要的作用;针对处理机系统容错实时混合任务调度,提出采用确定与随机Petri网进行建模与性能分析;首先,根据任务执行的优先级、周期性、容错性和实时性,将任务分为四类;然后,采用DSPN对任务调度执行过程,不同优先级任务抢占式调度,处理机故障及故障恢复过程进行建模,由此构成处理机系统容错实时任务调度过程的DSPN模型;最后,仿真实验结果表明,在负载相同情况下,处理机利用率基本相同,且具有容错的实时任务调度算法可以有效地降低任务错失率;容错实时任务调度DSPN模型可以为复杂任务调度系统的Petri网建模与分析奠定了基础,并为实际工程应用提供了理论指导。     

求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法

针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.

     

面向能耗优化的容错实时系统任务调度模型研究

为了支持面向能耗优化的容错实时任务调度算法研究,提出一种频率相关的时间Petri网—FRTPN.FRTPN引入用于动态电压调整的变迁频率设置空间以及和频率相关的静态引发时域,以支持调度算法的能耗评估及优化;同时它增加一类抑制弧刻画容错故障恢复过程.通过对基于检查点的容错实时能耗优化任务调度进行建模证明了FRTPN的有效性.