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如何隐藏和减少配置时间是相依性可重构任务调度的关键问题.提出一种采用配置完成优先策略的相依性可重构任务调度算法,通过基于预配置优先级的列表调度算法,实现将后续任务的配置时间隐藏于前驱任务的运行时间中,并采用基于配置完成优先策略的配置重用机制,减少了任务调度后的配置过程,从而在总体上缩短了相依性任务集合的运行时间.仿真结果表明,该调度算法能有效避免调度死锁,并可减少相依性可重构任务的整体运行时间. 相似文献
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采用预配置策略的可重构混合任务调度算法 总被引:2,自引:2,他引:2
在对可重构硬件资源进行抽象的基础上,采用软硬件混合任务有向无环图来描述应用,提出一种基于列表的混合任务调度算法.该算法通过任务计算就绪顺序及可重构资源状态确定硬件任务的动态预配置优先级,按此优先级进行硬件任务预配置,隐藏硬件任务的配置时间,从而获得硬件任务运算加速.实验结果表明,针对可重构系统中的软硬件混合任务调度,能够有效地降低配置时间对应用执行时间的影响. 相似文献
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可重配置实时任务的快速动态调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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. 相似文献
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研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难.传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡.为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法.首先采用遗传算法全局搜索能力快速形成初始解,然后将遗传算法的调度结果作为蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法所正反馈性机制迅速地形成任务调度的最优解.仿真结果表明,混合算法减少网格任务调度系统任务完成时间,提高了任务调度效率,为网格设计提供了依据. 相似文献
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软硬件划分作为可重构片上系统设计的重要技术手段,其结果直接影响到系统的性能。目前的软硬件划分大多只考虑从算法本身提高划分效果,忽略了划分结果的具体配置实现,导致划分效果很不理想。分析了预配置模型下的任务描述,给出了预配置调度优先级的计算方法,设计了一种预配置调度策略;针对软硬件划分与动态可重构的特点,提出并实现了一种结合预配置的软硬件划分算法,给出了一种评价软硬件划分方案优劣的方法。实验结果表明,该划分方法具有良好的划分效果。 相似文献
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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2~4μs之间. 相似文献
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面向区分服务的可重构任务在线调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的先来先服务和预约调度算法中可重构任务调度顺序取决于该任务到达次序,无法体现不同任务的优先级差异以及前后任务的时间关联性,为此提出一种基于预约抢占的可重构任务在线调度算法.通过区分不同任务的优先级属性,并引入任务紧迫度的概念,实现差异化任务调度;对已预约任务采用预约失效机制,使高优先级或同优先级中紧迫度较大的新任务优先调度,从而实现对已预约任务队列进行抢占式调度.实验结果表明,该算法能有效地提高任务的整体调度成功率,并可优先保证高优先级任务的调度成功率. 相似文献
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针对智能建筑室内环境下并行计算的动态任务调度问题,构建了基于分布式CPS思想的无线传感器网络(WSN)模型,并分别设计了基于可计算复杂性的任务分配策略和基于动态调度算法的任务调度策略。通过先将任务分配成若干个子任务,采用多带图灵机输入任务,由合适的计算节点进行计算,形成有向无环图,再按调度优先级排列任务,形成任务调度序列表,依序处理任务,从而达到了将任务分配、调度和执行相结合的目的。实验结果表明该策略可有效减少智能建筑室内环境分布式可计算WSN分布运行时任务之间的通讯时间和等待时间,同时提高了任务调度的成功率,最终优化系统的运行效率。 相似文献
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针对云计算任务调度,提出了一种基于模板的任务调度(Template-based Task Scheduling,TTS)策略。该策略充分考虑了通信开销,在对任务分配进行预处理的基础上实现任务调度,主要分为两步:针对一个任务集合,采用可分任务调度求解子任务大小的方法,求出各个处理机应该分担的任务量模板;根据求出的模板,采用合理的调度算法对任务进行调度,从而得到较优的调度结果。在TTS策略下,对传统贪心算法加以改进,最终提出基于模板的任务调度贪心算法(Template-based Task Scheduling Greedy Algorithm,TTSGdA)。与Min-min算法和遗传算法的对比实验结果表明,TTSGdA能够有效减少任务集合完成时间。 相似文献
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针对当前嵌入式系统中时间触发与事件触发混合任务的特点,以μC/OS-II操作系统架构为基础,设计了一种能够同时支持时间触发与事件触发的混合操作系统内核架构。该架构符合OSEK/VDX标准,具有良好的可移植性。针对混合任务调度问题,提出了一种静态周期性可抢占式混合任务调度策略,该策略同时支持中断级与任务级的任务切换,并采用EDF(最早截止时间优先)算法对被抢占的时间触发任务进行恢复,相比OSEKtime OS只能在中断级进行任务切换以及FIFO(先进先出)恢复算法,能够提高系统资源利用率,并最大限度保证任务实时性。实验分析结果表明,所设计的混合操作系统架构移植方便,所提出的混合任务调度策略可行有效,调度过程具有良好的可预测性。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献