基于反馈控制的多处理器任务调度算法

在高度动态和不确定的计算环境下,系统的负栽有极大的不确定性,传统的多处理器调度算法基于最坏执行时间悲观估计负载,造成了系统资源浪费.文章提出了一种基于反馈控制的多处理器任务调度算法,通过动态调整分配在各个处理器上的任务集合,使得每个处理器的CPU利用率保持在参考值附近,保证了任务的实时性.依据控制理论分析了算法的稳定性、稳态以及动态性能,并通过实验验证了算法的实时性和适应性.     

基于检查点机制的容错节能调度算法

综合考虑了实时系统的容错和节能,针对处理器提供离散的频率和电压,提出了基于检查点机制的容错节能调度算法(CPFTES)。该算法利用动态电压缩放技术节能,通过确定优化的检查点且使用检查点机制实现容错。当任务发生错误时,恢复任务从已保存的检查点重新启动以最大的处理器速度运行,确保任务不错过截止期限。提出了H_SPEED和A_SPEED两种速度选择策略。仿真实验表明:在PXA250处理器上,CPFTES_A_SPEED比CPFTES_NODVS平均节约66.18%的能耗,CPFTES_A_SPEED比CPFTES_H_SPEED节约0~19.41%的能耗。     

基于微控制器的有效节能算法

介绍了一种简单而有效的动态电压缩放（DVS）来降低CPU功耗,同时满足控制需求．针对典型功耗负载变化的两种来源,将时间触发和事件触发两机制进行有机融合,并通过仿真实验来突出该方法的优点．实验结果表明,与传统的DVS方式相比,在保证相当控制性能的条件下,新方法能节约相当的能耗．     

可变电压处理器的最优动态电压选择算法

对于电池供电的嵌入式系统,已有研究考虑了理想的具有连续可变电压的处理器模型,而真实的可变电压处理器仅具有离散的电压等级．针对运行在真实的可变电压处理器上的实时嵌入式应用,提出了一种最优电压选择算法,使得在不违背给定应用执行时限的前提下系统能耗最少．与已有的启发式算法不同,最优电压选择算法将该节能调度问题转化为多选则背包问题的变种,并提出一种动态规划算法,该算法可以求得最优解．通过在真实嵌入式应用上实验比较几种电压调度策略表明,在不违背给定时限的条件下,新算法的能耗最小．     

DAG任务模型的粒子群优化调度算法

在并行多处理器系统中,通常用有向无环图(DAG)表示任务之间的依赖关系.为了提高该任务模型调度算法的性能,基于粒子群优化算法,提出一种新的调度算法.算法将任务高度和粒子位置作为任务优先级,使用表调度策略生成有效的调度方案,在满足任务间依赖关系的条件下,使所有任务的完成时间最小.仿真实验结果表明,与遗传算法相比,所提出的算法提高了解的质量和收敛速度,特别适合于规模较大的多处理器任务调度.     

面向多核的时间帧加权公平调度算法

多核系统在移动终端、多媒体设备上的广泛应用对于多核系统的调度提出了新的要求,由于这些多核设备中大量的周期性与实时动态任务的执行,使得传统的Pfair和ERfair等经典算法产生了大量的任务迁移,同时对于动态任务调度并不能提供良好的支持。因此,在Pfair经典调度算法的基础上,结合EDF等局部调度算法,以时间帧的模式轮转多任务的周期执行,并采用处理器时间帧间的任务固定来降低任务的迁移率。仿真实验表明,在对任务调度公平性影响很小的情况下,大大降低了任务的迁移率并能更好的处理动态任务,具有更高的效率和更为广泛的使用范围。     

云数据中心面向实时任务的节能调度算法

针对云计算环境下的独立实时任务的节能调度问题进行了研究,设计了一种基于松弛时间的任务调度算法,该算法由实时任务的分配、虚拟机资源的动态扩展以及虚拟机的动态整合3个部分组成,通过计算任务的松弛时间保证任务在截止期限内完成,保证任务的时效性. 同时提出了一种基于多阈值的虚拟机整合策略,以平衡系统负载并降低系统完成任务集合的能耗. 实验表明,与其他算法相比,该算法在保证了任务能够按时完成的基础上,有效降低了系统的整体能耗.     

嵌入式多处理器系统混合调度机制的研究

通用高性能计算机需求不断增加,传统多处理系统得到了快速发展,但其成本和功耗也大幅攀升,以嵌入式系统构成群集替代传统平台成为未来焦点。讨论了一种成本低廉的嵌入式多处理器系统的基本结构与实现,利用平台特性实现了一种特殊MIMD结构,在集中式工作池的基础上能够支持混合调度机制以适应不同工作环境、任务条件需要。试验结果分析表明,该系统能够支持多种调度机制的混合调度策略,更能够较大幅度提升系统的运算能力。     

粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

嵌入式异构多处理器系统有一套具有不同处理能力的处理器构成,任务调度成为改进系统性能的关键因素。该文提出了改进的粒子优化群算法。首先,通过分析每个处理器的计算能力建立性能指标,然后,调整惯性常量的策略用来提高全局收敛速度。仿真结果证明了该文提出的改进算法能够极短的时间内得到较好的调度结果。     

DVS系统硬实时周期任务动态调度算法

与实时任务的可调度分析不同,实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时,还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果,传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型,利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响,提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明,该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。     

基于BP神经网络的处理器节能技术研究

研究芯片功耗中动态功耗部分,针对传统动态节能技术动态电压与频率调节（dynamic voltage and frequency scaling,DVFS）技术未能考虑预测CPU未来阶段行为的不足,提出BP-DVFS节能策略。为了提高下一阶段CPU利用率的预测准确性,更准确地对CPU进行动态调频进而降低其运行功耗。构建了一种FPU-CPU（forward predict utilization CPU）模型。模型假设下一时间段CPU利用率与CPU运行资源有关的事件特征量存在非线性函数关系,从处理器运行时环境出发提取出与CPU资源紧密相关的5个特征量进行度量,采用BP神经网络进行拟合训练。用训练后得到的神经网络预测CPU下一阶段的利用率,进行CPU处理不同类型任务程序的功耗仿真实验。并在相同实验条件下与常用的3种CPU调频策略实验结果进行对比。实验结果表明,在CPU处理不同类型任务程序时,采用BP-DVFS策略进行调频的CPU功耗都低于其他3种策略进行调频的CPU功耗。通过实验验证,本文提出的方法提高了预测CPU利用率的准确度,降低了CPU运行时功耗。同时验证了假设的合理性与有效性以及此方法实现CPU低功耗运行是有效的。     

基于遗传算法的空调节能方法研究

随着能源的不断消耗和人们对能源的需求量越来越大,人们对节能技术的应用越来重视。由于在日常生活中,空调能耗大,一种好的空调节能方法就尤其必要。根据现有的无线传感器和智能控制技术,该文提出了一种基于遗传算法的空调节能方法,通过建立空调能耗与温度变化之间的数学模型,并利用遗传算法对其求最优解。对该方法的节能效果进行评估,验证了该方法为较佳的节能方法。     

对建筑节能问题的思考和建议

建筑能耗在总能耗中占有重要地位，且在一定时期内其比重随人均收入水平的增加而提高。我国建筑节能面临的主要问题有：开发商缺乏建造节能建筑的激励；供热收费制度改革滞后；建筑物使用寿命过短；毛坯房大量上市，二次装修导致巨大浪费。应从规划和设计的源头入手，完善法规体系并加大监管和执法力度，制定并实施经济鼓励政策，通过宣传教育提高公众的认知程度，以技术创新引领、促进建筑节能的快速发展。     

液压节能技术探讨

液压系统的节能问题越来越受到重视。本文对液压系统的节能问题进行了分析,介绍了几种液压节能技术措施的工作应用及应用情况。     

工业企业节能的因素分析法

企业产品能耗的影响可分解为成品率、单位产品终端能耗、用能设备效率、能源供应系统效率四个因素。进而用“连锁替代法”推导出上述四个因素单独变化带来的节能量。该结果对企业采取节能措施和节能分析有指导意义。     

节能型住宅采暖期建筑能耗动态分析

提出了采暖期负荷动态控制模型.以北京市某住宅为研究对象, 利用EnergyPlus软件对采暖期负荷动态控制模型的实现方法、能耗效果进行了模拟和分析.研究结果表明:采暖期负荷动态控制模型不仅可使室内温度及舒适度满足设计要求, 而且结果显示建筑用电量节约了16.4%, 而总热量消耗减少了11.6%, 节能效果显著.研究成果为采暖期的供热系统的节能运行调节提供了一种思路.     

经济能源在空调节能技术中的应用

介绍了目前空调节能技术的发展状况，提出经济能源的利用是空了能技术的重要内容之一，并简要介绍了几种利用经济能源实现空调节能的方式。     

冰蓄冷空调系统设计及其节能优化措施

阐述了冰蓄冷空调系统的设计方法．针对冰蓄冷系统初投资较高制约其发展的现状,着重分析介绍了几种冰蓄冷空调系统设计的节能优化措施．     

高压钠灯的节能方式

分析了高压钠灯的4种节能方法,指出高压钠灯节能应因地制宜,才能取得明显的节能效果.     

锅炉节能计算机控制

本文提出用YS-80工业控制机代替手工操作,可使一个每小时燃煤20吨的热电厂年节约燃煤2000余吨,年节约生产成本20余万元。