异构多核系统多媒体流计算实时任务调度策略研究

摘要

随着嵌入式移动多媒体应用的日益丰富与普及,保证智能终端的实时性显得非常突出。能保证智能终端的处理性能的处理器的快速发展也使多核处理器上的实时任务调度问题成为计算机技术领域研究的热点。目前的研究热点在于,大量的并行任务运行时,需要平衡任务的实时性和系统的效率,减少总任务的执行时间,并且保证整个系统负载均衡。设计高效的多媒体流计算任务调度策略是提高异构多核处理器系统性能的最直接有效的方法,具有重要的研究意义。
　　异构多核系统上进行任务的分配及调度问题已经被证明是NP完全问题。普遍认为,采用启发式算法解决该问题能得到比较好的解。基于此,针对视频解码这一典型的多媒体流计算,提出了一种基于蚁群算法的新型的调度算法来解决异构多核处理器系统的实时任务调度问题。首先,为实现该算法建立系统模型,以便模拟实际异构多核环境。然后设计了算法的公式,包括任务选择公式、处理器选择公式以及任务信息素和处理器信息素更新公式。最后详细阐述了算法的实现,包括任务的选择及处理核的选择。为了满足异构多核系统中任务的实时性要求,设计任务模型时考虑了任务的到达时间,估计运算量以及截止时间等因素。为了模拟异构多核环境,设计处理器模型时考虑了各个内核不同的执行速度以及内核之间的通信带宽等。该算法能较好的满足任务间的执行优先约束关系以及截止时间的要求,取得较优的总任务调度长度。
　　使用Matlab7.0实现了该算法,以评估上述异构多核系统中基于蚁群的实时任务调度算法的性能,并对算法参数的取值进行讨论。实验表明,该算法能用于解决异构多核系统中实时任务的调度问题,并且具有较好的收敛性。

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1 绪论

1.1课题的研究背景与意义

1.2国内外研究概况

1.3研究内容与论文组织

1.4本章小结

2 H.264视频解码任务特性分析

2.1视频压缩标准的发展

2.2 H.264视频压缩原理

2.3 H.264视频解码任务特性分析

2.4本章小结

3 基于蚁群的实时任务调度策略

3.1蚁群算法的原理

3.2系统建模

3.3调度算法的公式设计

3.4调度算法的实现

3.5本章小结

4 实验结果与分析

4.1调度策略的性能评价方法

4.2实验结果分析

4.3本章小结

5 总结

5.1工作总结

5.2研究展望

致谢

参考文献