可重构系统中实时任务容错调度算法

现在FPGA已被广泛的应用,但三模冗余(TMR)结构不能充分利用FPGA资源,基于主/从版本技术,提出一种实时任务容错调度算法。算法通过后向调度从版本,使得从版本在其截止期限内尽可能地推迟执行,从而同一任务的主从版本在执行时间上没有重叠或较少重叠,当任务主版本成功执行时释放任务从版本所占用的资源。仿真实验表明,与TMR相比,此方法能更有效地利用FPGA资源,提高硬件任务的接受率。     

可重构系统在线任务预约重调度算法

针对可重构系统的任务调度问题,提出一种基于最小裕度优先策略的在线任务预约重调度算法。该算法在任务预约的基础上,对预约失败的任务和已预约的任务按特定优先策略进行重调度。仿真实验结果显示,在正常负载率区间中,该算法有效降低了任务拒绝率,且运行开销较小。     

基于放置代价的可重构系统任务统一调度算法

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。     

可重构系统中高效的二维任务放置策略

在二维可重构系统中,高效的任务放置策略对系统整体性能起着非常重要的作用.提出了一种新的平均任务分配时间复杂度为O(b(Nt-b/4))的二维任务放置策略,它优于现有的时间复杂度为0(bNt)或者D(Nt2)的放置算法.对该算法进一步改进,并与现有放置算法在分配时间和等待延迟方面进行了比较分析.     

可重构系统中基于空间邻接度的实时任务放置算法*

本文提出了一种基于三维空间邻接度的放置算法,该算法将硬件任务按照长、宽及调度时间构成一个三维资源模型,将每个硬件任务看成是一个空间块。首先对可重构资源进行编码,到达的任务总是通过某个顶点依附另一个任务的边界被放置,确定候选的放置顶点;然后以到达任务与已放置在三维空间的邻接度为代价函数,选择代价函数值最大的顶点放置任务,从而使得到达任务与已放置任务在三维空间接触的邻接面最大。可使任务安排得更紧凑,减小对系统资源的浪费,提高芯片利用率。     

一种异构可重构片上系统的实时任务调度算法

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.     

基于可重构系统的亚可抢占任务调度算法

针对目前在线调度算法忽略预留任务特殊性的问题,基于现有的放置策略,定义并证明一个可靠的基于最大邻接边数的放置策略。提出一种基于亚可抢占性的任务调度算法,即剥夺预留任务所占用的可重构资源再进行统一离线调度。实验表明,与已有算法相比,该算法具有更高的任务接受率和芯片利用率,且并未明显增加运行时的开销。     

面向区分服务的可重构任务在线调度算法

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.     

动态可重构片上系统的任务在线调度算法

针对动态可重构系统中为新到达任务安排任务启动时间和放置位置的问题,提出一种基于顶点链表的Look-aheadest算法。将任务调度的时间作为时间维,通过已到达任务与已放置任务在三维空间的邻接面构建代价函数,获取具有最大代价函数值的放置位置和启动时间,使硬件任务放置更为紧凑,提高调度成功率。仿真结果表明,在可接受的运行开销内,该算法能有效提高任务接受率。     

可重构系统的调度算法研究

根据重构系统的需要,提出了一种适合动态可重构系统的混合调度映射算法。采用图分割理论的方式对任务进行描述,并建立了动态可重构模式。该算法是一种在可重构硬件平台上多核应用的混合调度映射算法,即将每一个应用程序看作一个程序核,利用程序核之间的相关信息,尽可能减少可重构造成的系统时间开销。实验结果证明,所提出的算法能够有效地完成图分割到可重构系统的时空映射,与其他算法相比性能较高。     

可重配置实时任务的快速动态调度算法

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．     

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.     

队头阻塞优化的EDF可重构任务调度算法

针对最早截止时刻优先(earliest deadline first,EDF)调度算法队头阻塞任务导致资源利用率和配置端口复用率低下的问题,提出一种队头阻塞优化的EDF实时调度算法.通过定义无效阻塞任务并引入无效阻塞任务丢弃策略,提前判定和丢弃无法调度成功的任务,以利于后续任务调度;通过定义队头阻塞任务最早布局成功时刻...     

采用预配置策略的可重构混合任务调度算法

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.     

云计算中资源延迟感知的实时任务调度方法

绿色云计算已经成为一个研究焦点,动态整合虚拟机和关闭空闲主机是极具潜力的途径可降低云计算数据中心的能耗.当云平台的负载迅速增加时,系统需要启动更多的主机和创建更多的虚拟机来扩展可用资源.然而,启动主机和创建虚拟机需要一定的时间开销,使得紧急任务难以及时开始,从而延误了截止期.为了解决以上问题,首先提出具有机器启动时间感知的虚拟机扩展策略,以缓解机器启动时间冲击实时任务的时效性要求.基于该策略,设计算法STARS来调度实时任务和资源,以在保障任务时效性与节能2方面进行权横.最后,使用Google的负载数据进行模拟实验,比较算法STARS与其他2个算法的性能.实验结果表明,在保障任务时效性、节能和资源利用率方面,算法STARS优于对比算法.     

具有依赖关系的周期任务实时调度方法

随着多核技术在嵌入式领域的快速发展,越来越多的功能被集成在同一个平台上,任务之间的关系越来越复杂.而当前大多数的实时周期任务的调度模型都是不考虑任务之间关系的相互独立的任务模型.文中则针对具有依赖关系的周期任务,提出了一种基于ST(Simple-Tree)的实时周期任务调度模型,通过该模型来维护任务之间的依赖关系.此外,为了有效地提高系统利用率以及降低死限丢失率,文中还提出了可延迟时间越短越优先的调度方法并和RM算法、EDF算法进行仿真实验比较,结果表明该方法具有较高的核利用率和较低的死限丢失率.     

可重构资源管理及硬件任务布局的算法研究

可重构系统具有微处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,可重构硬件的动态部分重构能力能够实现计算和重构操作的重叠,使系统能够动态地改变运行任务,可重构资源管理和硬件任务布局方法是提高可重构系统性能的关键.提出了基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法(TT-KAMER),能够有效地管理系统的空闲可重构资源;在此基础上使用FF和启发式BF算法进行硬件任务的布局.实验表明,算法能够有效地实现在线资源分配与任务布局,获得较高的资源利用率.     

异构重构计算系统应用任务调度的性能分析

异构重构计算是目前高性能计算的研究热点.由于应用任务的异构性,以及体系结构的可重构性,导致异构重构计算的性能分析非常困难,现有的并行计算性能分析方法不再适用.本文提出一种基于应用任务调度的性能分析方法,该方法以异构重构计算系统模型和应用任务模型为基础,利用异构匹配、重构耦合矩阵,实现应用任务和处理部件的优化选择和耦合匹配,通过调度算法求出应用任务在异构重构计算系统中的完成时间,并进行了实例分析.