基于温度模糊控制的多核处理器任务调度研究

摘要

多核处理器芯片实现了多线程并行处理，极大的提高了处理器性能，但日益增加的热功耗及由此而产生的速度瓶颈，也严重的制约了其性能的进一步提高。与此同时，较高的处理器温度不仅削弱了其可靠性，而且缩短了其使用寿命。 当处理器温度超过阈值温度时，硬件层面的温度动态管理技术，例如电压和频率调制能够有效的降低处理器温度，但不可避免的会带来性能上的损失，因此，如何从软件层面合理的调度处理器当前任务，从而有效的控制处理器温度及局部热点，提高处理器芯片的稳定性，有着重要的现实意义。 鉴于处理器温度变化具有纯滞后，非线性的特点，难以建立精确的数学模型，本文采用模糊控制算法，完成处理器任务调度的控制决策，实现对处理器温度变化的控制。 本文先分析了模糊控制与常规控制各自的优缺点，总结了模糊控制在特定领域，优于传统控制的理论依据，并对模糊逻辑，模糊语言，模糊推理等重要的模糊控制内容进行了详细的介绍。 在此基础上，本文首先进一步细致的阐述了模糊控制算法及模糊控制器的设计原则、设计方法和设计步骤，其次在MATLAB环境下的Fuzzy Logic Tool工具箱中，具体实现该算法，并通过Simulink仿真验证该算法阶跃响应控制效果，通过与传统PID控制阶跃响应曲线的横向比较，能直观看出模糊控制更为优良的控制效果。最后在P4双核处理器上将该算法嵌入至Linux内核调度器，实现处理器任务的调度，达到降低峰值温度的目的。 试验环节中，我们在完成模糊控制算法的Linux内核嵌入后，选择随机调度算法作为参照，对模糊控制算法的调度效果进行评估。实验数据分析结果显示，处理器温度超限比例从77％下降到64％，处理器性能改善从3.3％提高到4.2％，这些事实充分表明，模糊控制算法相比随机算法，有更好的控制效果。 最后，文末对全文做了总结概括，并对采用模糊算法的温度控制器研究做出了展望。