一种异构可重构片上系统的实时任务调度算法

动态可重构系统中为新到达的任务实时地安排任务启动时间和放置位置是硬件任务调度算法的关键.硬件任务的调度在很大程度上影响可重构计算系统的性能.提出了一种基于二维资源模型的分组-邻接边在线调度算法,该算法将硬件任务按照长宽比分为垂直任务和水平任务两组分别考虑在可重构资源上的放置位置,同时引入任务邻接边数作为选择合理放置位置的重要指标,可使得硬件任务放置更为紧凑,减少资源碎片,提高调度成功率.对两种硬件任务放置策略进行了对比,结果表明尽可能旱的安排任务启动有利于提升高负载情况下的调度成功率.仿真实验表明,与已有算法相比,该算法具有更高的任条接受率,而运行时开销没有显著增加.     

基于放置代价的可重构系统任务统一调度算法

高效的任务调度算法对可重构系统的性能有极大的影响。针对目前可重构系统任务在线调度算法的不足,提出了一种基于放置代价的调度算法。该算法考虑了3种代价,分别为:硬件任务在FPGA上的执行时间、占用的FPGA面积以及FPGA的碎片情况,并且也考虑了软硬件任务的统一调度。在调度过程中,当代价超过设定的阈值时,就拒绝其在FPGA上运行,并由CPU执行其软实现。通过合理地拒绝一些代价较大的任务,能够从整体上提高任务调度成功率。实验表明,同已有算法相比,该算法能够获得更高的任务截止保证率。     

基于可重构系统的亚可抢占任务调度算法

针对目前在线调度算法忽略预留任务特殊性的问题,基于现有的放置策略,定义并证明一个可靠的基于最大邻接边数的放置策略。提出一种基于亚可抢占性的任务调度算法,即剥夺预留任务所占用的可重构资源再进行统一离线调度。实验表明,与已有算法相比,该算法具有更高的任务接受率和芯片利用率,且并未明显增加运行时的开销。     

一种可重构资源管理模型及其调度技术

针对多任务操作系统的可重构资源管理,提出了一种管理模型和在线调度算法,具体实现了把任务分配给基于块划分的可重构器件。一方面,可重构器件由一个主CPU控制,主CPU运行在线调度器和放置器;另一方面,可重构器件由具有相同垂直尺寸的固定大小的块构成,但块可以有不同的宽度,目的是为了在资源和任务之间实现更好的匹配;同时在在线调度器和放置器运行两个函数fSPLIT和fSELECT来实现任务在可重构器件上的配置和调度。仿真结果表明,提出的资源管理模型和调度算法不仅能够实现任务集平均响应时间的最小化和有效调度,而且相比于其他调度算法,还能获得更高的资源利用率。     

一种动态可重构系统的实时任务调度算法

硬件任务的软实时调度是影响动态可重构系统性能的关键因素之一。本文提出了一种基于顶点链表的硬件任务间最小空间调度算法MSSA,该算法将硬件任务按照长、宽及调度时间构成一个三维资源模型,以到达任务与已放置任务在三维空间的邻接度来构建代价函数,获取具有最大代价函数值的放置位置和启动时间,可使任务安排得更紧凑,减小对系统资源的浪费,提高并行度。仿真实验表明,与MSG-4V和Stuffing算法相比,本文算法具有更高的芯片利用率和任务接受率。     

一种基于代价抢占的混合可重构任务调度算法*

针对同时存在独立任务和相依性任务的混合可重构任务调度,提出了基于代价抢占的混合可重构任务实时调度算法。提出了相依性任务等价运行截止时刻的计算方法,使混合可重构任务按照配置截止时刻排队配置。针对相依性任务调度特点,分析得到了相依性任务集合调度失败的充分条件,提前判定和丢弃无法调度成功的相依性任务集合;通过有限预配置防止相依性任务无效占用可重构资源;通过基于代价抢占减少调度失败任务个数。仿真结果表明,该调度算法提高了任务调度成功率。     

可重构系统中基于空间邻接度的实时任务放置算法*

本文提出了一种基于三维空间邻接度的放置算法,该算法将硬件任务按照长、宽及调度时间构成一个三维资源模型,将每个硬件任务看成是一个空间块。首先对可重构资源进行编码,到达的任务总是通过某个顶点依附另一个任务的边界被放置,确定候选的放置顶点;然后以到达任务与已放置在三维空间的邻接度为代价函数,选择代价函数值最大的顶点放置任务,从而使得到达任务与已放置任务在三维空间接触的邻接面最大。可使任务安排得更紧凑,减小对系统资源的浪费,提高芯片利用率。     

可重构系统中实时任务容错调度算法

现在FPGA已被广泛的应用,但三模冗余(TMR)结构不能充分利用FPGA资源,基于主/从版本技术,提出一种实时任务容错调度算法。算法通过后向调度从版本,使得从版本在其截止期限内尽可能地推迟执行,从而同一任务的主从版本在执行时间上没有重叠或较少重叠,当任务主版本成功执行时释放任务从版本所占用的资源。仿真实验表明,与TMR相比,此方法能更有效地利用FPGA资源,提高硬件任务的接受率。     

可重构系统在线任务预约重调度算法

针对可重构系统的任务调度问题,提出一种基于最小裕度优先策略的在线任务预约重调度算法。该算法在任务预约的基础上,对预约失败的任务和已预约的任务按特定优先策略进行重调度。仿真实验结果显示,在正常负载率区间中,该算法有效降低了任务拒绝率,且运行开销较小。     

一种面向动态可重构计算的调度算法

硬件任务的调度是影响动态可重构系统性能的关键因素之一.提出一种任务间最小空隙调度算法MGS(minimum gap scheduling algorithm),该算法借助任务投影和调度代价函数,采用二维时空坐标系协调各硬件任务占用的芯片资源和执行时间,可有效减少系统资源浪费,提高并行度.MGS算法策略直观,调度开销小,且同时适用于实时和非实时场合.仿真实验表明,与已有算法相比,MGS算法不但降低了硬件任务的调度时间开销,而且具有更高的芯片利用率和更低的任务拒绝率.     

Configuration Reusing in On-Line Task Scheduling for Reconfigurable Computing Systems

Reconfigurable computing systems can be reconfigured at runtime and support partial reconfigurability which makes us able to execute tasks in a true multitasking manner.To manage such systems at runtime,a reconfigurable operating system is needed.The main part of this operating system is resource management unit which performs on-line scheduling and placement of hardware tasks at runtime.Reconfiguration overhead is an important obstacle that limits the performance of on-line scheduling algorithms in reconfigurable computing systems and increases the overall execution time.Configuration reusing (task reusing) can decrease reconfiguration overhead considerably,particularly in periodic applications or the applications in which the probability of tasks recurrence is high.In this paper,we present a technique called reusing-based scheduling (RBS),for on-line scheduling and placement in which configuration reusing is considered as a main characteristic in order to reduce reconfiguration overhead and decrease total execution time of the tasks.Several experiments have been conducted on the proposed algorithm.Obtained results show considerable improvement in overall execution time of the tasks.     

Online scheduling and placement of hardware tasks with multiple variants on dynamically reconfigurable field-programmable gate arrays

Hardware task scheduling and placement at runtime plays a crucial role in achieving better system performance by exploring dynamically reconfigurable Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). Although a number of online algorithms have been proposed in the literature, no strategy has been engaged in efficient usage of reconfigurable resources by orchestrating multiple hardware versions of tasks. By exploring this flexibility, on one hand, the algorithms can be potentially stronger in performance; however, on the other hand, they can suffer much more runtime overhead in selecting dynamically the best suitable variant on-the-fly based on its runtime conditions imposed by its runtime constraints. In this work, we propose a fast efficient online task scheduling and placement algorithm by incorporating multiple selectable hardware implementations for each hardware request; the selections reflect trade-offs between the required reconfigurable resources and the task runtime performance. Experimental studies conclusively reveal the superiority of the proposed algorithm in terms of not only scheduling and placement quality but also faster runtime decisions over rigid approaches.     

可重配置实时任务的快速动态调度算法

要提出一种快速动态定位和实时任务调度算法,采用最早最迟开始时间优先、最优化空白区域管理和配置重用的调度原则,能够反映实时任务的紧迫度,快速地调度实时可配置硬件任务,同时有效地管理可重构资源．实验结果表明,该算法可以有效地提高系统的总体性能．     

可重构资源管理及硬件任务布局的算法研究

可重构系统具有微处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,可重构硬件的动态部分重构能力能够实现计算和重构操作的重叠,使系统能够动态地改变运行任务,可重构资源管理和硬件任务布局方法是提高可重构系统性能的关键.提出了基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法(TT-KAMER),能够有效地管理系统的空闲可重构资源;在此基础上使用FF和启发式BF算法进行硬件任务的布局.实验表明,算法能够有效地实现在线资源分配与任务布局,获得较高的资源利用率.     

An efficient dynamic scheduling algorithm for multiprocessorreal-time systems

Many time-critical applications require predictable performance and tasks in these applications have deadlines to be met. In this paper, we propose an efficient algorithm for nonpreemptive scheduling of dynamically arriving real-time tasks (aperiodic tasks) in multiprocessor systems. A real-time task is characterized by its deadline, resource requirements, and worst case computation time on p processors, where p is the degree of parallelization of the task. We use this parallelism in tasks to meet their deadlines and, thus, obtain better schedulability compared to nonparallelizable task scheduling algorithms. To study the effectiveness of the proposed scheduling algorithm, we have conducted extensive simulation studies and compared its performance with the myopic scheduling algorithm. The simulation studies show that the schedulability of the proposed algorithm is always higher than that of the myopic algorithm for a wide variety of task parameters     

抢占阈值调度的功耗优化

DVS(Dynamic Voltage Scaling)技术的应用使得任务执行时间延长进而使得处理器的静态功耗(由CMOS电路的泄露电流引起)迅速增加.延迟调度(Procrastination Scheduling)算法是近年提出用于减少静态功耗的有效方法,它通过推迟任务的正常执行来尽可能长时间地让处理器处于睡眠或关闭状态,从而避免过多的静态功耗泄露.文中针对可变电压处理器上运用抢占阈值调度策略的周期性任务集合,将节能调度和延迟调度结合起来,提出一种两阶段节能调度算法,先使用离线算法来计算每个任务的最优处理器执行速度,而后使用在线模拟调度算法来计算每个任务的延迟时间,从而动态判定处理器开启/关闭时刻.实例研究和仿真实验表明,作者的方法能够进一步降低抢占阈值任务调度算法的功耗.