基于异构多核实时系统的同步感知任务划分算法及实现

摘要

为了适应各种复杂的计算需求，异构多核处理器系统已经渐渐成为嵌入式系统的发展趋势。目前，异构多核系统的调度算法研究已取得相当丰富的成果，其中任务划分算法也因其较为广泛的实用性取得了巨大的关注，但现有异构多核系统任务划分算法并没有关注资源共享问题，更难以满足共享资源任务模型中对高可调度比例的要求。因此，基于异构多核实时系统的资源感知任务划分算法及其实现具有相当重要的理论和应用意义。 基于partitioned-EDF（Partitioned Earliest-Deadline-First）调度算法和资源访问控制协议MSRP（Multiprocessor Stack Resource Policy），本文提出一个有效的同步感知任务划分算法SA-TPA-HM（Synchronization-AwareTask Partition Algorithm For Heterogeneous Multicores）。该算法采用启发式的思维进行任务划分，每个任务的分配需要多次试探并计算系统利用率，以此来选定一个使得系统利用率增长最小的核，将该任务分配至该核。另外，每轮分配中需要对未分配任务做优先级重排序以选出当前分配状态下对系统利用率影响最大的未分配任务。具体的划分策略：首先，对未分配的任务按照其对系统利用率的贡献进行优先级排序；然后，对最高优先级的任务进行划分，选择一个使得系统利用率增长最小的处理核，以提高任务的可调度比例。 为比较多种任务划分算法的可调度比例，在同等条件下进行了大量的模拟实验。实验结果表明：与传统的任务划分算法相比，SA-TPA-HM能够显著的提高任务的可调度比例（提高60%以上）。

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