一种基于双仲裁时间片策略的可重构硬件任务调度算法

在可重构系统中,二维布局模型比一维布局模型具有更高的自由度.然而,二维模型获得较高的资源利用率要以复杂的资源管理和任务调度算法为代价,这不但使调度过程变得复杂,而且导致时间开销大,直接影响系统实时性.针对这一问题,在综合考虑性能和算法复杂度的基础上,提出了一种适用于二维可重构器件的双仲裁时间片可重构硬件任务调度算法DATS(Double Arbiters Time-Sliced).算法采用两个仲裁器对硬件资源进行管理,并根据空间和时间约束动态裁决任务布局位置;同时设计了双仲裁时间片任务调度模式图,对任务的调度和布局过程进行合理分离,使任务调度和布局过程相对独立并简化处理过程.DATS算法的调度时间复杂度为O(N),单任务布局算法的时间复杂度为O(E),其中N为被调度的任务总数,E(＜N)为器件中正在执行的任务数目,实验表明,DATS算法时间开销小,在轻负载情况下任务调度成功率比stuffing算法高1％～2％,在重负载情况下资源利用率保持在80％～85％的水平,与时间复杂度为O(N2)的算法基本一致,所以更适合于实时情况下的任务调度.     

基于蚂蚁算法的网格任务调度研究

在多目标的任务条件下,网格任务调度不仅要完成多目标的优化工作,还要提升蚂蚁算法的资源利用率。基于蚂蚁算法的网格任务调度,属于集群计算机处理系统,其中每个数据库分布节点都有着较高的独立性。本文主要对基于蚂蚁算法的网格任务调度进行研究,通过分析蚂蚁算法的改进策略,得出蚂蚁算法的网格任务调度的有效性与仿真结果。     

基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究

研究了物流车辆调度优化问题。针对云计算下任务调度算法没有考虑调度的服务质量和用户满意度的问题,特别是在物流任务调度问题中存在复杂的计算网络,造成计算率降低,为了解决上述问题,提出了一种新的有关云计算和神经网络相结合的物流作业调度算法。算法充分考虑了调度的服务质量以及用户满意度,建立一个参数化的处理模型,计算用户在各个资源上的综合满意度,再将任务分配到满足用户需求和使系统资源达到均衡的资源上执行,最后采用改进的神经网络进行优化车辆调度。实验结果表明,改进算法不仅能满足用户的多种需求,提高了用户的满意度,同时也提高了资源调度率和系统资源的利用率。     

异构并行系统中高时效性任务的节能调度方法

面向异构并行系统的高时效性任务调度问题开展研究,着重考虑能耗因素对于调度方案的影响。首先在问题分析中,给出任务与资源的形式化描述。随后提出异构并行系统任务调度的决策变量和优化目标,并构建约束模型。基于典型调度过程,将原问题分解为序列生成算法设计问题和指派控制算法设计问题。提出用于任务排序的三种策略,以及用于任务分配的调度算法。在仿真实验中,将所提算法进行组合,在不同场景下进行对比测试。实验结果表明,所提方法能够在保证任务执行率的前提下,通过优化调度方案减少系统的能量开销。     

利用Protothread实现实时多任务系统

在许多系统资源非常紧张的单片机应用中,使用实时操作系统进行任务调度来实现实时多任务系统时,由操作系统带来的系统开销往往是不可接受的。通过升级硬件来改善系统资源紧张,意味着成本的增加,降低产品的竞争力。本文介绍采用Protothread在非常小的系统开销下实现实时多任务系统的方法。     

一种采用边界表进行可重构资源管理及硬件任务调度的算法

可重构计算兼具硬件的高效性和软件的灵活性,发挥可重构计算的高性能,对可重构资源及硬件任务进行有效管理和科学调度是关键.针对一维可重构器件中硬件任务调度问题,提出一种基于边界表的可重构资源管理方法,该方法用"边界表"数据结构记录R-T坐标系中的区域边界及其位置关系,实现对可重构资源的管理.以此为基础,提出了R-T坐标系下的任务调度及布局算法:BT-P算法,实现硬件任务的调度和布局.算法采用加权边界重叠长度作为任务调度的估值函数,与采用边界表的资源管理方法相结合,以较小的运行时开销实现调度的优化.实验表明,与Stuffing算法相比,BT-P算法下的可重构硬件的器件利用率随负载率的变化提高5%～11%,任务拒绝率随负载率和松弛因子的变化降低9%～11%,每个任务的平均调度布局时间开销在2～4μs之间.     

一种基于可重构多FPGA 的任务调度与任务复制方法

在可重构多现场可编程逻辑门阵列（FPGA）系统中,任务调度是一个极其重要的研究方向。参照同构与异构计算领域的调度算法,结合可重构多FPGA计算模型的自身特点,在现有的调度算法的基础上,将任务复制方法引入到可重构多FPGA系统计算领域,如果任务余图最长路经上的父子节点不在同一FPGA上,通过寻找FPGA上的复制空间,提出的算法将父节点尽可能复制在子节点所在的FPGA上,减小了任务之间的通信开销。实验结果表明,对于任务调度有向无环图,提出方法的调度长度优于或等于前人方法的性能下界,而且,FPGA利用率有所提高。     

基于中断的实时任务调度策略

针对嵌入式实时系统设计中,前后台系统实时性差,实时内核开销大的问题,利用中断与实时任务本身特点,提出并设计实现了基于中断的实时任务调度策略,在不增加系统资源开销、价格开销的情况下达到与采用实时内核相当的实时性能.     

异构环境下相关任务调度免疫遗传算法的研究

合理的调度可以在很大程度上提高异构系统资源的利用率,在研究现有任务调度算法的基础上,定义了异构环境下相关任务调度的数学模型,并基于分层和启发式算法的思想,提出最多度动态调度算法MDSA和最少入度动态调度算法LIDSA构造初始种群;借鉴生物免疫系统抗体多样性产生及保持机理,定义了基于抗体的矢量距离、亲合力及浓度相关的选择概率,并改进交叉算子,这样可以在进化过程中保留优秀个体,同时抑制抗体群早熟;提出了高度遍历解码算法HTDA,简化算法实现过程.仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于异构环境下相关任务调度.     

电池特性驱动的变电压任务调度

研究了变电压任务调度技术在电池能效优化领域中的应用,通过全面分析与电池能效相关的非线性特性,提出启发式的电池非线性特性驱动的变电压任务调度算法．该算法能有效地利用系统空闲时间优化电池放电电流分布,从而提高电池能效,降低目标任务执行消耗的能量．实验结果表明,该算法能够将执行目标任务消耗的能量降低30％以上,同时降低系统峰值功耗和平均功耗．