文档介绍：基于遗传算法的异构多核关键任务低功耗调度研究湖南大学工程硕士学位论文学校代号:密级:普通堂僮由请厶筵刍;毯蹇蛊菸奈胀┢冢生垒旦目诠文筌趱目期生学号:
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黧誊粥砌奥荆貉作者签名:琴酗酚新繇湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书万日本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。日期:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C芏凇朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊ⅲ厂月
摘要近年来,日益突出的能耗问题促使处理器结构由单核向多核转变。多核处理器系统利用调度策略及低功耗技术可有效控制处理引擎的运行速率及功耗,成为降低系统能耗的有效途径之一。然而,现有低功耗任务调度技术多针对单核系统,难以充分发挥多核处理器的能耗优化效果,而异构多核处理器各处理引擎在执行任务过程中频率及功耗等参数的不同,使得基于异构多核处理器系统的低功耗调度问题更加复杂,成为当今学术界研究的热点课题。基于异构多核系统的低功耗任务调度是一个典型的完全问题。解决该问题的现有算法多采用两阶段的启发式策略,首先利用当前异构多核平台的划分算法将任务分配至各处理单元,然后,在给定的任务分配方案下,结合低功耗技术及调度算法确定任务的执行顺序和处理引擎的电压或频率级别。当前算法多依赖于随机搜索策略,算法的时间复杂度较高且较少关注任务特性对低功耗技术节能效果的影响,针对现有算法运行效率低及节能效果欠佳的问题,本文提出了一种改进的异构多核低功耗调度策略。针对异构多核低功耗调度算法的任务划分策略,提出了一种改进的遗传算法。该算法结合模拟退火思想的接受准则,改进遗传算法的种群更新机制以扩大问题的解空间,克服传统遗传算法易于陷入局部最优解的“早熟窒蟆8进后的划分策略将任务分配方案编码为染色体,利用遗传算法和模拟退火算法的相关算子搜索能耗最低的任务分配方案。针对算法的低功耗任务调度策略,在分析现有算法的基础上,结合当前流行的动态电压缩放技术,提出了一种基于关键任务分析的低功耗调度算法。文中首先分析研究了关键任务对任务实时性的影响,在给定的任务分配策略下,优先安排时效性紧迫的任务节点,然后,在满足任务截止期要求的前提下,以最大限度地降低系统能耗为目标,调整任务所处执行单元的电压级别。为验证算法性能,根据当前异构多核平台下的低功耗任务调度模型,设计实现了一个模拟系统,并在该系统下仿真实现了文中的解决方案及若干现有算法,将文中算法的任务划分及低功耗调度策略从能耗降低率和时间复杂度两方面进行评估。实验结果表明,本文的异构多核低功耗调度算法的任务划分策略扩大了问题的解空间,为低功耗调度提供了更加丰富的任务分配方案;算法的低功耗调度策略在有效地减少了系统能耗的同时显著地降低了算法的时间复杂度。关键词:异构多核;低功耗技术;任务划分;任务调度;关键任务;遗传算法基于遗传算法的异构多核关键任务低功耗调度研究
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