异构总线网络中实时可分性负载调度算法

针对异构总线网络提出了一种动态实时可分性负载调度方法.首先,根据可分性负载调度最优性原理,分析了网络中处理器负载分配的最优次序以及参与计算的处理器数目;然后,针对实时任务的截止期限约束提出一种动态负载分配算法,该算法可以利用网络中最少的处理器数目,保证实时任务在其截止期限之前计算完成.理论分析和仿真测试都验证了所提出算法的有效性.     

云环境下周期和非周期混合实时任务双容错调度算法

云环境中的处理机故障已成为云计算不可忽视的问题,容错成为设计和发展云计算系统的关键需求。针对一些容错调度算法在任务调度过程中调度效率低下以及任务类型单一的问题,提出一种处理机和任务主副版本分组的容错调度方法;并给出了副版本可重叠执行的判定方法,以及任务最坏响应时间的计算公式。通过实验和分析表明,和以前算法相比,将处理机分成两组分别执行任务主版本和任务副版本,减少了任务调度所需进行可调度测试的时间,增加了副版本重叠执行的机会,减少了所需的处理机个数,对提高系统处理机的利用率和容错调度的效率具有重要的意义。     

基于动态关键任务的多处理器任务分配算法

多处理器调度问题是影响系统性能的关键问题,基于任务复制的调度算法是解决多处理器调度问题较为有效的方法.文中分析了几个典型的基于任务复制算法,提出了基于动态关键任务(DCT)的多处理器任务分配算法.DCT算法以克服贪心算法不足为要点,调度过程中动态计算任务时间参数,准确确定处理器的关键任务,以关键任务为核心优化调度,逐步改善调度结果,最终取得最优的调度结果.分析和实验证明,DCT算法优于现有其它同类算法.     

On-line scheduling of scalable real-time tasks on multiprocessor systems

The computation time of scalable tasks depends on the number of processors allocated to them in multiprocessor systems. As more processors are allocated to a scalable task, the overall computation time of the task decreases but the total amount of processors’ time devoted to the execution of the task, called workload, increases due to parallel execution overhead. In this paper, we propose a task scheduling algorithm that utilizes the property of scalable tasks for on-line and real-time scheduling. In the proposed algorithm, the total workload of all scheduled tasks is reduced by managing processors allocated to the tasks as few as possible without missing their deadlines. As a result, the processors in the system have less load to execute the scheduled tasks and can execute more newly arriving tasks before their deadlines. Simulation results show that the proposed algorithm performs significantly better than the conventional algorithm based on a fixed number of processors to execute each task.     

基于多核处理器并行系统的任务调度算法

针对多核处理器并行系统的特点,提出了相应的任务调度算法,该算法在任务调度之前加入了任务分配技术,通过合理的任务分配,可有效减少多个处理器间的通信开销,使任务调度效率更佳.仿真实现了该算法,并通过实验数据证明了该算法的优越性.     

Real-time task scheduling by multiobjective genetic algorithm

Real-time tasks are characterized by computational activities with timing constraints and classified into two categories: a hard real-time task and a soft real-time task. In hard real-time tasks, tardiness can be catastrophic. The goal of hard real-time tasks scheduling algorithms is to meet all tasks’ deadlines, in other words, to keep the feasibility of scheduling through admission control. However, in the case of soft real-time tasks, slight violation of deadlines is not so critical.In this paper, we propose a new scheduling algorithm for soft real-time tasks using multiobjective genetic algorithm (moGA) on multiprocessors system. It is assumed that tasks have precedence relations among them and are executed on homogeneous multiprocessor environment.The objective of the proposed scheduling algorithm is to minimize the total tardiness and total number of processors used. For these objectives, this paper combines adaptive weight approach (AWA) that utilizes some useful information from the current population to readjust weights for obtaining a search pressure toward a positive ideal point. The effectiveness of the proposed algorithm is shown through simulation studies.     

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.     

开销敏感的多处理器最优节能实时调度算法

嵌入式多处理器系统的能耗问题变得日益重要,如何减少能耗同时满足实时约束成为多处理器系统节能实时调度中的一个重要问题.目前绝大多数研究基于关键速度降低处理器的频率以减少动态能耗,采用关闭处理器的方法减少静态能耗.虽然这种方法可以实现节能,但是不能保证最小化能耗.而现有最优的节能实时调度未考虑处理器状态切换的时间和能量开销,因此在切换开销不可忽视的实际平台中不再是最优的.文中针对具有独立动态电压频率调节和动态功耗管理功能的多处理器系统,考虑处理器切换开销,提出一种基于帧任务模型的最优节能实时调度算法.该算法根据关键速度来判断系统负载情况,确定具有最低能耗值的活跃处理器个数,然后根据状态切换开销来确定最优调度序列.该算法允许实时任务在处理器之间任意迁移,计算复杂度小,易于实现.数学分析证明了该算法的最优性.     

基于多处理机的混合实时任务容错调度

提出了一种混合实时任务容错调度算法．该算法采用Rate Monotonic(RM)算法完成周期任务的静态调度；采用预订处理机时间方法和Earlier Deadline First(EDF)算法动态调度非周期任务；采用主／副版本备份技术确保系统的容错能力．通过充分利用周期任务的剩余处理机时间调度非周期任务和主动备份与被动备份相结合的方法有效地减少了处理机数．仿真结果证明了算法的有效性．     

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。     

Increasing processor utilization in hard-real-time systems with checkpoints

Often hard real-time systems require results that are produced on time despite the occurrence of processor failures. This paper considers a distributed system where tasks are periodic and each task occurs in multiple copies which are periodically synchronized in order to handle failures. The problem of preemptively scheduling a set of such tasks is discussed where every occurrence of a task has to be completely executed before the next occurrence of the same task. First, a static scheduling algorithm is proposed which uses periodic checkpoints to tolerate processor failures. Then, the performance of the algorithm is substancially improved employing a mixed strategy which constructs a schedule where high frequency tasks are duplicated, and low frequency tasks are periodically checkpointed. The performance of the solution proposed is evaluated in terms of the minimum achievable processor utilization due to the useful computation of the tasks. Moreover, analytical and simulation studies are used to reveal interesting trade-offs associated with the scheduling algorithm. In particular, if high frequency tasks are less than 70 percent of the total number of tasks then the mixed strategy yields a higher processor utilization than the task duplication scheme.     

一种调度In-Tree任务图的算法

In-Tree任务图可用来表示归并、求和等分治算法的很多问题,该文针对这种任务图提出一种分层调度算法,利用队列存放被调度的任务,在同层任务调度中,优先把前驱不为空的任务调度到其一个前驱处理器上执行,只有前驱为空的任务才考虑是否分配新的处理器。实验表明,与以前的算法相比,该算法在调度长度相当的情况下,使用了更少的处理器。     

异构分布式系统中一种新型主副版本调度算法

针对异构分布式系统中处理器数量相对较少时优先级约束条件带来的副版本调度易失败问题，提出一种新型高可靠性主副版本调度算法（HRPB）。任务模型以有向无环图（DAG）表示，该算法共计调度主、副两个版本的任务。在任务优先级排序阶段，根据任务执行时间及截止时限来制定新指标平均最晚开始时间（ALST）进行排序；在任务处理器分配阶段，采取多一重备份策略以解决处理器数量相对较少时优先级约束条件带来的副版本调度易失败问题，并且改进了副版本调度时的可靠性指标计算方法。通过随机生成DAG图进行算法仿真测试，实验结果表明，HRPB比eFRD具有更优的副版本调度成功率、更高的系统可靠性。     

混合型实时容错调度算法的设计和性能分析

以往文献中研究的实时容错调度算法都只能调度单一的具有容错需求的任务.该文建立了一个混合型实时容错调度模型,提出一种静态实时容错调度算法.该算法能同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务.该文还提出了一个求解最小处理机个数的算法,用于对静态实时容错调度算法的性能进行模拟分析.为了提高静态调度算法的调度性能,提出了一种动态调度算法.最后,通过模拟实验分析了静态和动态调度算法的性能.实验表明,调度算法的性能与实时任务的个数、任务的计算时间、周期和处理机个数等系统参数相关.     

基于硬件多线程网络处理器功耗可控无线局域网MAC协议实现

针对在如何在提高网络吞吐率并满足实时性需求的同时消耗更少的功耗的问题,以硬件多线程网络处理为平台,以IEEE 802.11MAC层协议为例,通过对MAC层数据流的模式、数据流上的操作行为以及时间约束进行建模并测试分析,提出一种多线程化网络协议的软件实现方法;配合动态功耗可控的多线程网络处理器能够根据流量和实时性自适应地调整系统的性能。实验结果证明,异构多线程结构程序在实时性任务时五个软件线程需四个硬件线程支持,而无实时性任务只需两个硬件线程支持。提出的多线程MAC层协议编程模型能够达到根据网络负载特征动态控制处理器性能的目的。     

一个调度Fork-Join任务图的最优算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但往往没有考虑节省处理器个数和减少任务集的总完成时间,从而降低算法的加速比和效率.因此,提出一种基于任务复制的平衡调度算法,其时间复杂度为O(vq+vlogv),v和q分别表示任务集中任务的个数和使用的处理器个数.通过分析已用处理器的负载和空闲时间段,把任务尽量分配到已用的处理器上以均衡负载,从而提高其利用率.实验结果表明,该算法的加速比和总体效率优于其他算法.因此,该算法对于高性能应用程序的调度是一个较好的选择.     

分布式系统下的启发式任务调度算法

为了提升异构分布式环境下处理具有依赖关系的任务的性能,提出一种基于关键任务和处理器选择参数的启发式任务调度算法（HCNPSV）。该算法结合表调度和任务复制调度的思想,改进了关键任务的计算方法,并按照是否为关键任务、上行权重值递减、关联任务数递增的顺序获得调度序列,资源选择阶段综合考虑了任务的最早完成时间和到出口节点的最短距离,最后将任务调度到处理器选择参数最小的资源上执行。实验结果表明,HCNPSV有效地提高了系统的调度性能。     

实时多处理机系统BEST-FIT启发式容错调度

本文从有效利用资源的角度出发,提出了一种以最小化处理机数目为优化目标的Best-Fit启发式容错调度算法。该算法采用主/副版本备份技术和副版本的主动运行方式与被运行方式相结合的方法,将实时任务的主版本和副版本调度到不同处理机上运行;并且按照Best-Fit启发式策略为实时任务主版本寻找“最佳满足”处理机,使尽可能多的实时任务副版本以被动方式运行。算法既保证了系统的实时性和容错性,也节约了处理机。分析和仿真结果均证明了算法的有效性。     

分布式控制系统中多种混合任务的容错调度

分布式控制系统中存在有强实时、软实时和非实时等多种实时性的任务,其中强实时任务必须在其时限前完成,否则会出现灾难性后果,因此必须为分布式控制系统提供一定的容错能力。首先给出了用于调度多种实时性任务的单处理器调度算法——双优先级队列调度算法,并分析算法的可调度性条件。针对分布式控制系统,考虑基版本与副版本的执行时间不同时,结合版本复制技术和单处理器调度算法提出了一种新的容错调度算法。分析了算法的可调度行,给出了可任务集的可调度条件判断方法和基版本任务时限的设置方法。在此基础上,采用启发式静态任务分配算法,保证各处理器的负载均衡。本算法在保证任务容错可调度的条件下,可提高系统中各处理器的利用率,仿真结果表明该算法是有效的。     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.