异构多核系统中跨时钟域的解决方法

随着集成电路的集成度与性能的不断发展,芯片的功耗问题已经变的十分严重,功耗带来的挑战日益突出。异构多核动态调频架构是目前研究低功耗的主流方向。SOC系统当中同一时刻只有一个处理器能够控制总线,其它处理器则处理等待状态,异构多核动态调频架构能够通过降低不控制总线的处理器频率来达到降低功耗的目的。异构多核领域的处理器和总线跨时钟域解决方案,此方案在国内属于首次提出,可以运用在异构多核动态调频(DFS)架构当中。目前手持终端设备越来越强调功耗的重要性,因此异构多核领域的处理器和总线跨时钟域解决方案将有非常好的应用前景。该方案通过在处理器和AMBA总线之间添加FIFO以及一些复杂的算法,达到消除亚稳态和正常通信的目的。最终,通过仿真发现任意调节处理器的工作频率都能满足传输协议。证明该方案能在异构多核动态调频架构中运用。     

混合粒子群算法的异构多核处理器间任务调度

针对异构多核处理器间的任务调度问题,为了更好地发挥异构多核处理器间的平台优势,提出一种基于将有关联的且不在同一处理器上的任务进行复制的思想,从而使每个异构多核的处理器能独立执行任务,来减少不同处理器之间的通信开销,并且通过混合粒子群算法(HPSO)来调度异构多核处理器中的任务,避免由于当任意一个异构多核处理器由于任务分配过多而导致计算机不能及时且准确地得出结果.最后实验证明,对比传统的启发式分配方案和常见的遗传算法(GA),基于任务复制思想分配方案和混合粒子群算法(HPSO)具有更好的求解能力,并且可以提供执行时间更少的调度分配方案,具有较好的应用价值.     

面向多核处理器的实时优化技术:基于独立实时域的实时优化方法

多核处理器具有良好的性能功耗比,因此其在实时嵌入式系统中的应用是一种趋势.然而,现有的软件结构下,多核处理器的多核特性对实时性能的提高没有帮助;甚至,多核处理器核间的资源共享使影响程序执行时间的因素变得复杂,实时任务的最坏执行时间(Worst Case Execution Time,WCET)变得更为不可预测和难以控制.基于国产飞腾处理器研究了基于多核处理器的实时系统构建和实时性能优化,提出了“基于独立实时域的实时优化方法”;通过虚拟化技术把处理器分为“实时域”和“非实时域”,实时任务和非实时任务运行在不同的核心上,充分利用多核处理器各个核心,高效调度实时任务和非实时任务运行.     

一种异构多核处理器嵌入式实时操作系统构架设计

由于异构多核处理器和多处理器系统及同构多核处理器的构架存在很大差别,应用于多处理器系统的分布式结构以及应用于同构多核系统的主从式结构操作系统不能解决异构多核处理器的实时调度和效率问题。对异构多核处理器的特点及发展趋势进行了研究,提出了一种适用异构多核处理器的多主模式实时操作系统构架。这种构架将通信总线中的多主模式引入多核操作系统构架中,采用对称式结构及组件模式设计操作系统模型,使多核处理器中每个内核都可以作为主核实现对资源、任务的实时管理,提高系统性能,同时可以解决主从式操作系统存在的由于处理器核增多而带来的主内核不能满足系统性能要求的瓶颈问题。通过这种单一构架模型可以进行灵活配置,以适应不同结构及功能要求的处理器内核,降低操作系统开发难度。     

面向动态异构多核处理器的公平调度算法

动态异构多核处理器的处理器核可动态调整的特征给操作系统调度算法带来了新的机遇和挑战.利用处理器核动态可调整的特征能更好地适应不同任务的运行需求,带来巨大的性能优化空间.然而也带来新的代价和更复杂的公平性的计算.为了解决面向动态异构多核处理器结构上的公平性调度问题,提出了一个基于集中式运行队列的调度模型,以降低调度算法在动态处理器核变化所带来的维护开销.并重新思考在动态异构处理器结构下公平性的定义,基于原有CFS调度算法提出新的HFS调度算法.HFS调度算法不仅能简单而有效地利用动态异构多核处理器的性能优势,而且能提供在动态异构多核处理器上的公平性调度.通过模拟SCMP,ACMP,DHCMP平台,证明了提出的HFS调度算法能够很好地发挥DHCMP结构的性能特征,比运行目前主流调度算法的SCMP和ACMP结构提升10.55%的用户级性能(ANTT),14.24%的系统吞吐率(WSU).     

基于麻雀搜索算法的异构多核处理器任务调度

为满足应用程序的多样性需求,提高异构多核环境下的任务调度效率,基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA),提出一种新的异构多核处理器任务调度算法。该问题是以执行任务完成的时间最短为目标,并使用SSA对其优化。根据任务优先权规则,设计任务分配编码方案,将麻雀搜索空间映射到离散空间,使麻雀搜索算法更能适用于离散的异构多核任务调度问题研究上。实验表明,SSA寻优能力强、收敛速度快、性能好。与目前应用广泛的GA和IPSO相比较,其执行时间分别缩短21.48%和17.52%。在异构多核处理器任务调度领域中具有良好的研究意义,应用前景十分广泛。     

异构并行系统能耗优化分析模型

随着处理器功耗不断增大,功耗问题逐渐成为高性能计算机系统设计与实现的首要问题.当前,异构系统已成为高性能计算机的发展趋势之一.与传统同构体系结构相比,异构体系结构具有更高的理论峰值性能和能效,但是如何在满足应用性能的条件下充分发掘异构系统的能效优势,仍是一个挑战性问题.通过将应用程序抽象为由串行段和并行段组成的一般程序模型,建立了异构并行系统能耗优化模型通过分析方法依次给出并行段以及全程序(多程序段)能耗最优时处理器间满足的关系,分别给出了时间约束下能耗最优的处理器频率选择算法.最后,以CPU-GPU异构系统为平台,通过8个典型应用程序验证了方法的有效性.     

S-Bridge:性能非对称多核处理器下负载均衡代理机制

近年来,在移动计算环境中,异构多核处理器已经逐渐成为主流.与传统同构的处理器设计相比,此类异构多核处理器以更低的功耗成本满足设备的计算需求.但是异构环境下CPU核之间的微架构差异,也为操作系统中的一些基本方法提出了新的挑战.面向性能非对称异构多核环境下调度的负载均衡问题,从系统层面提出了一种负载均衡机制S-Bridge,可以减少处理器微架构差异以及任务执行需求差异对传统负载均衡带来的影响.S-Bridge的主要贡献是从系统层提供了通用的、适配异构性的负载均衡相关接口,使任意调度器都能方便地与异构多核处理器系统进行适配.基于CFS和HMP调度器在ARM平台上进行实验,同时在X86平台上进行S-Bridge通用性的验证,结果表明：S-Bridge可以支持不同真实平台和内核版本的快速实现,平均性能提升超过15%,部分情况下可达65%.     

基于big.LITTLE架构的多目标功耗自适应控制方法

针对移动计算系统功耗约束条件时常变动,以及动态电压频率调节无法有效克服静态功耗导致的能量损失等问题,提出一种多目标功耗自适应控制方法。根据实时功耗约束制定调核策略,确定处理器核类型及数量,结合操作系统线程亲和性、进程迁移与处理器热插拔完成处理器核的开启、关闭及负荷管理,实现功耗自适应。在典型多核应用MapReduce模型Phoenix与可变形部件模型上的实验结果表明,该方法能够按需调度核类型及数量来完成计算任务,与传统功率恒定系统相比,执行时间与能耗平均减少60.91%和48.54%,有效提高目标系统能效。     

面向异构多核处理器的FPGA验证

随着处理器架构的发展,高性能异构多核处理器不断涌现.由于高性能异构多核处理器的设计十分复杂,为了降低设计风险,缩短验证周期,提前进行软件开发,复现硅后问题等,通常需要搭建现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的原型验证平台,并基于FPGA平台开展种类繁多,功能各异的软硬协同验证和调试工作,提出的基于同构FPGA平台对异构多核高性能处理器的FPGA调试、验证方法,有效地利用了异构多核处理器的架构特征,同构FPGA的对称特点,以层次化的方法自顶向下划分FPGA,自底向上构建FPGA平台.结合差速桥、自适应延迟调节、内嵌的虚拟逻辑分析仪(virtual logic analyzer,VLA)等技术可快速完成FPGA平台的点亮(bring-up)和部署.所提出的多核互补,核间替换模拟的调试SHELL等方法可以快速完整地对目标高性能异构多核处理器进行FPGA验证.通过该FPGA原型验证平台,成功地完成了硅前验证,软硬件协同开发和测试,硅后问题复现工作,并为下一代处理器架构设计提供了快速的硬件平台.     

Hybridization of Metaheuristics Based Energy Efficient Scheduling Algorithm for Multi-Core Systems

The developments of multi-core systems (MCS) have considerably improved the existing technologies in the field of computer architecture. The MCS comprises several processors that are heterogeneous for resource capacities, working environments, topologies, and so on. The existing multi-core technology unlocks additional research opportunities for energy minimization by the use of effective task scheduling. At the same time, the task scheduling process is yet to be explored in the multi-core systems. This paper presents a new hybrid genetic algorithm (GA) with a krill herd (KH) based energy-efficient scheduling technique for multi-core systems (GAKH-SMCS). The goal of the GAKH-SMCS technique is to derive scheduling tasks in such a way to achieve faster completion time and minimum energy dissipation. The GAKH-SMCS model involves a multi-objective fitness function using four parameters such as makespan, processor utilization, speedup, and energy consumption to schedule tasks proficiently. The performance of the GAKH-SMCS model has been validated against two datasets namely random dataset and benchmark dataset. The experimental outcome ensured the effectiveness of the GAKH-SMCS model interms of makespan, processor utilization, speedup, and energy consumption. The overall simulation results depicted that the presented GAKH-SMCS model achieves energy efficiency by optimal task scheduling process in MCS.     

基于异构感知静态调度与动态迁移的异构多核调度机制

异构多核处理器体系结构可以有效减少功效开销,是处理器发展的趋势,负载不平衡问题会造成处理器执行的不稳定。提出一种基于异构感知的静态调度和动态线程迁移相结合的异构多核调度机制,解决了不同核之间的负载平衡问题,提高了吞吐量。仿真实验通过将此调度机制与静态调度策略（SS）比较,表明该机制提高了异构多核处理器的性能并保证了执行过程的稳定性。     

基于多核处理器的关联任务并行感知调度算法

关联任务在多核处理器上并行调度所产生的通信时延,会对任务调度长度和处理器利用率造成负面影响,为了改善多核系统对关联任务的处理性能,针对关联任务在多核处理器上的调度特点,提出一种并行感知调度算法。计算各任务与终点间的最长路径值,按照该值的降序来分配任务调度次序,在分配处理器内核时兼顾关联度和任务最早可执行时间,设置最佳匹配评价函数。实验结果表明,与busHEFT和DTSV算法相比,该算法具有更短的任务调度时延、更少的通信量以及更高的处理器利用率。     

基于人工鱼群遗传算法的异构多核系统任务调度研究

异构多核系统的任务调度问题已经被证明是一个NP完全问题。人工鱼群算法在算法初期具有较快的收敛速度,后期收敛较慢,而遗传算法的种群初始化具有较强的鲁棒性,初始化种群的质量直接影响着遗传算法的性能。本文提出了一种将人工鱼群算法与遗传算法相结合的任务调度算法,首先分析了异构多核系统的任务调度问题的本质,使用改进的人工鱼群算法来构建遗传算法的初始化种群,并使用改进的遗传算法进行迭代进化,从而提高了算法的收敛速度。     

基于多核处理器的K线程低能耗的任务调度优化算法

针对具有独立DVFS的多核处理器系统,提出了一种K线程低能耗模型的并行任务调度优化算法(Tasks Optimization based on Energy-Effectiveness Model,TO-EEM)。与传统的并行任务节能调度相比,该算法的主要目标是不仅通过降低处理器频率来减少处理器瞬时功耗,而且结合并行任务间的同步互斥所造成的线程阻塞情况,合理分配线程资源来减少线程同步时间,优化并行性能;保证任务在一定的并行加速比性能前提下,提高资源利用率,减少能耗,达到程序能耗和性能之间的折衷。文中进行了大量模拟实验,结果证明提出的任务优化模型算法节能效果明显,能有效降低处理器的功耗,并始终保持线性加速比。     

基于HEFT和CPOP的相关任务表调度算法

DAG任务调度是当前研究的热点,DAG任务模型中任务的调度顺序一方面会影响用户服务满意质量,另一方面也会影响云服务资源的利用率,高效的任务调度算法能够使多核处理器的资源分配和并行计算能力更强.表调度算法HEFT算法以及CPOP算法在相关任务调度中存在效率较低等问题.本文基于HEFT算法和CPOP算法,提出了一种相关任务调度模型和相关任务调度算法IHEFT算法,对任务排序和任务调度两个方面进行改进.任务排序阶段,以任务的方差以及平均通信代价作为排序的依据;任务调度阶段,对满足任务复制条件的结点进行任务复制.实验证明,IHEFT算法在任务调度跨度、任务调度平均等待时间以及平均Slack值方面均优于HEFT算法和CPOP算法.     

基于粒子群算法的多核处理器线程调度研究

为有效解决多核处理器的线程调度问题,提出了一种基于粒子群算法框架上的线程调度算法.该算法依据设计的调度模型,在线程DAG图上通过复制不在同一处理器上且存在相关性的线程,生成相互独立的子DAG图,并采用改进的粒子群优化算法对其进行合理调度,由此提高线程调度效率.仿真实现了该算法,并通过实验数据验证了该算法的优越性.     

基于机器学习的异构感知多核调度方法

异构多核处理器已成为现代嵌入式系统的主流解决方案，而好的在线映射或调度方法对其充分发挥高性能和低功耗的优势起着至关重要的作用。针对异构多核处理系统上的应用程序动态映射和调度问题，提出一种基于机器学习、能快速准确评估程序性能和程序行为阶段变化的检测技术来有效确定重映射时机从而最大化系统性能的映射和调度解决方案。该方案一方面通过合理选择处理核和程序运行时的静态和动态特征来有效感知异构处理所带来的计算能力和工作负载运行行为的差异，从而能够构建更加准确的预测模型；另一方面通过引入阶段检测来尽可能减少在线映射计算的次数，从而能够提供更加高效的调度方案。最后，在SPLASH-2数据集上验证了所提出调度方案的有效性。实验结果表明，与Linux默认的完全公平调度（CFS）方法相比，所提出的方法在系统计算性能方面提高了52%，在CPU资源利用率上提高了9.4%。这表明所提方法在系统计算性能和CPU资源利用率方面具备优良的性能，可以有效提升异构多核系统的应用动态映射和调度效果。