基于多核嵌入式实时系统动态电压频率调整的节能调度Word格式.docx
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基于多核嵌入式实时系统动态电压频率调整的节能调度Word格式.docx
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另外,设备的功耗大致被区分为动态功耗和静态功耗。
DVS能够减少动态功耗,也可以通过在执行的计算机系统上延长间隔来引起损耗能量的增加。
因此损耗能量也要进行考虑。
随着多核在嵌入式实时系统领域被广泛运用的风潮,DVS被广泛推广。
学习调度算法致力于降低能耗是非常重要的。
也就是说,必须权衡实时系统的限制与节约能源。
2.相关工作
最早截止时间优先是在但处理器上可抢占式周期实时任务调度的最优算法。
确定任务的利用率作为执行时间除以周期的值,最早截止时间调度算法可以在人物利用率的总和小于任何单个人物利用率的基础上保证所有任务符合满足他们的截止时间。
基于这一特性,Pillai和Shin提出了3种DVS调度方式:
静态的,循环保存和预先式的。
一些研究机构已经发表了这些运行实时任务的时候的多处理移植能量管理问题。
关于减少运用DVS的对称性多处理器的周期性实时任务能量的问题已经发表了。
最早截止时间算法分析了分段式方程的效果。
Enawy考虑了对利用DVS性能在对称性多处理器移植周期性可抢占硬实时任务的问题。
他们采取了分段式调度并且假设任务被分配了静态的几率单调优先级。
Baruah发表了在指定的多处理器上利用最早截止时间调度的全局调度的周期性实时任务的系统对称性问题。
Aydin和Yang证明,将一列任务分给一个给定数量的来保证最佳负载平衡并且保证每个任务能被系统调用也是一个难题。
他们也展示了在一些著名的方程式中,WFD产生最好的平衡状态。
第一个应用于多核处理器的实时调度的能效调度被Yang等推荐。
在DVS-CMP系统中,所有内核分享同一个时钟频率,但是单个内核在没有任务的情况下可以自己独立的休眠。
Yang等证明了对基于DVS-CMP系统的周期性实时任务能效调度也是一个NP难题。
Bautista等人提出了一个对最先进的多核多线程处理器的新型软权力意识的实时调度,这个调度能贯彻动态电压调整技术。
他们假设了一个简单的模型:
一个内核工作在最低速率能够保证唯一一个低速任务的执行时间。
如果有2个任务在同一个内核上执行,为了保证它们的执行时间,内核必须运行在中等速率上。
如果在同一个内核上运行的任务有3个或更多,速度就必须是最高等级的。
然而,这种算法的应用时受到限制的。
因为它仅仅将处理器的速率划分为3个部分。
尽管能够保证满足所有任务的截止时间,它的能效也会受到限制。
由于DVS能够通过增加线程的执行时间来降低动态功耗,一些研究开始关注泄露功率。
Jejurikar等人通过基于临界速度的能量最小化计算处理器减速因素在将泄露功率也考虑在内。
Martin等人展示了自适应体偏置的同步性利用和DVS如何被用于减少高性能处理的功率以及如何确定电源电压和给定时钟频率和操作时间的偏置之间的正确的平衡关系。
3.供电方式
一个基于CMOS的处理器的总的功耗由它的动态功率Pd和它的泄露功率Pl以及维持处理器运行的内在功耗Pon组成。
公式如下:
其中Vdd是电源电压,f是工作频率,Ce是有效开关电容。
动态电压调整减少了动态功耗。
Pl由泄漏电流引起,它甚至在没有仪器执行时也存在。
它由阀门泄露电流Isubn和反转偏置电流Ijun组成。
这个公式给出了每个设备的和总的泄露功耗Lg*Pl,Lg是电路中的设备数。
这个技术的常量包括了70nm技术在表中列出:
其中K1,K2和Vth1是技术常量而Isubn由下式给出:
低于最阀门电压Vth由下式给出:
f由下式给出:
为了大量减少泄露值,我们取Vbs=-0.7V。
假设Pon的定值为0.1W。
当电源电压在0.5V和1.0V之间变化时,静态和动态的功耗如下:
4.系统模型
假设的目标任务周期性地执行,每一个必须在它的截止时间之前完成。
一个完整的任务保持休眠状态直到下一个周期开始。
任务T定义如下:
任务的利用率定义如下:
处理器S由多个内核组成,定义如下,S的第N个内核假设有指定的结构和性能。
我们也假设在内核之间分享的资源不能干扰:
系统用调度器给的任务队列和的多线程多核系统进行建模,分配给某一个core。
Tn的利用率定义为:
系统模型工作如下:
任务组被调度器读取,通过调度算法进行对每一个任务的调度。
每一个周期性任务有自己实现定义的周期Pi。
每一个任务执行率是1/pi。
5.多核嵌入式实时系统的DVS调度
基于已经进行能效调度的工作,我们提出一个DVS-EDF算法:
初始状态:
所有内核关闭。
循环:
填充内核:
应用一个准备好的任务ti。
有空闲的其他内核吗?
如果有,把ti调度给空内核,更新Uempty。
如果没有,把ti调度给有最小利用率的内核,更新Umini。
如果Umini>
1,增加频率保证Umini=1,更新所有Un。
如果Umax<
1,计算一个能够使Umax=1的频率ftry。
若果ftry>
fcrtical,减小频率,更新所有Un。
当一个任务结束时,更新Uf。
结束循环
6.评估
所述及的算法用第三部分所描述的模型仿真来进行评估。
仿真器随即地产生带有用户定义特性的任务组例如平均周期,平均执行时间,总的系统利用率等等。
算法的结果被和简单实时节能调度算法进行比较。
并且我们制定集成内核的个数,可以是2到8。
在我们的仿真时,由于内核的个数可以是2,4或8,任务荷载可以通过用户定义来改变。
因此每一个内核的工作荷载等于Utotal/n。
所有任务的截止时间在工作荷载小于1的情况下根据EDF算法设置,所以我们的评估是基于那个约束的。
图2
图3
图4
图2表示了在3个工作载荷,双核处理器下的变化执行时间范围的评估结果。
在0.2工作载荷处及假设环境处,显示了DVS=EDF算法和简单节能实时调度相比,能够减少大概9%的能耗。
有更多内核的处理器能使DVS-EDF算法更加的有效率,如图3图4,大约10%和12%的简单实时节能调度的消耗被减少了。
当工作载荷到达0.5的时候,DVS-EDF算法也能使每个内核节省3%,5%,7%的消耗。
那是因为我们可以更灵活地改变时钟频率和工作电压。
但是如图3所示,当工作荷载达到0.8的时候,几乎不能省消耗。
实际上,不仅仅是简单节能调度,DVS也很难再这种恶劣条件下工作。
7.总结
这篇论文解决了减少多核嵌入式实时系统的功耗的问题。
系统的处理器被假设为所有内核必须在同样性能水平上执行DVS这一限制。
我们利用最早截止时间调度这一对于单处理器可抢占周期性实时任务的最优算法,来保证满足处理器上所有内核的所有实时任务调度的截止时间,并且使得DVS更加有效。
同时,我们也要将泄露功率考虑在内。
我们提出的DVS-EDF算法能比简单节能调度算法更加节省能耗。
当有2个内核时,DVS-EDF算法能够减少相对于简单节能调度算法3%~9%的能耗。
当增加到4个和8个内核时,这个值将达到5%~10%以及7%到12%。
随着移动实时系统越来越普遍,对于高性能处理器的需求也日益增长。
在将来,处理器的产量主要通过增加集成内核的数量来提高。
尽管所述及的算法有效地减少了多核处理器的动态功耗和泄漏功耗,它仅仅只是用了静态的DVS调度方式。
这种方式还能够进一步的改善。
而且,由于大部分商业化多核处理器被设计为动态调整激活内核的数量,每一个内核能够独立地运行,这也是改进这一方式的可能性。
AEnergyEfficientScheduling
BaseonDynamicVoltageandFrequencyScaling
forMulti-coreEmbeddedReal-TimeSystem
XinHuang,KenLiLi,andRenFaLi
SchoolofComputerandCommunication,HunanUniversity,Changsha,
410082Hunanprovince,P.R.China
lllstar@,lkl510@,jt_lrf@
Abstract.Multi-coreprocessors,arebeingimplementedinembeddedreal-time
systemsbecauseoftheincreasingcomputationalrequirements.Andasthedemand
forconcurrentprocessingandincreasedenergyefficiencygrows,power
managementisnowofprimaryimportance.Thispapertacklestheproblemof
reducingpowerconsumptionformulti-coreembeddedreal-timesystem.the
processorofthesystemisassumedtohavethelimitationthatallcoresmustrun
atthesameperformancelevelandimplementedDynamicvoltageandfrequency
scaling(DVS).WeproposedanovelschedulingalgorithmuseEarliestDeadline
First(EDF)[1]toguaranteemeetingthedeadlinesofallrealtimetasksets
foreachcoreandtomakeDVSmoreefficiency.Meanwhile,weconsidered
aboutleakagepoweraswell.TheDVS-EDFalgorithmweproposedcansave
energymorethanSimplePower-AwareScheduling[2]algorithmrangingfrom
3%to12%.
Keywords:
energy-efficiency,multi-core,real-time,embedded,DVS,EDF,
leakagepower.
1Introduction
Embeddedreal-timesystems,whichcanactasphonecells,sensornetworks,satellites,
etc,presentthedemand
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- 基于 多核 嵌入式 实时 系统 动态 电压 频率 调整 节能 调度