一類(lèi)異構(gòu)眾核芯片低功耗調(diào)度算法研究.pdf

1、隨著半導(dǎo)體技術(shù)的持續(xù)高速發(fā)展，眾核芯片內(nèi)部可集成上百個(gè)處理器內(nèi)核。多核或眾核芯片在提供硬件資源更多并行性的同時(shí)，也使其任務(wù)調(diào)度和資源管理成為充分發(fā)揮和提升計(jì)算效能的關(guān)鍵問(wèn)題。此外，“綠色計(jì)算”已成為信息技術(shù)領(lǐng)域的重要研究方向。從超級(jí)計(jì)算系統(tǒng)到桌面計(jì)算機(jī)、再到種類(lèi)繁多的智能計(jì)算終端，如何控制和降低它們的功耗、優(yōu)化與提升計(jì)算效率已經(jīng)成為一個(gè)無(wú)法回避的問(wèn)題。眾核芯片處理器內(nèi)核數(shù)量多，需要在提升總體性能和降低功耗兩個(gè)方面進(jìn)行仔細(xì)的權(quán)衡。如何通過(guò)

2、合理調(diào)度應(yīng)用負(fù)載來(lái)提高計(jì)算性能，并盡可能降低眾核芯片的功耗是本文關(guān)注的重點(diǎn)。
　　有向無(wú)環(huán)圖DAG（Directed Acyclic Graph）和條件任務(wù)圖CTG（Conditional Task Graph）可以對(duì)相應(yīng)不同應(yīng)用特點(diǎn)的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行建模。本文針對(duì)基于DAG和CTG兩種任務(wù)模型下的異構(gòu)眾核芯片低功耗調(diào)度算法進(jìn)行研究，主要做了如下研究工作：
　　在以DAG為應(yīng)用模型的異構(gòu)多處理器調(diào)度中，將特定任務(wù)復(fù)制到多個(gè)處理器

3、節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的任務(wù)復(fù)制策略可以減少多處理器系統(tǒng)上程序的完成時(shí)間。已有的DAG低功耗調(diào)度算法在調(diào)度過(guò)程中一般通過(guò)協(xié)同考慮應(yīng)用的執(zhí)行時(shí)間和功耗兩個(gè)指標(biāo)來(lái)減少整個(gè)多處理器系統(tǒng)的功耗。結(jié)合任務(wù)復(fù)制和已有DAG調(diào)度算法，本文提出了一個(gè)基于復(fù)制的異構(gòu)眾核芯片中功耗感知DAG調(diào)度算法。該算法以網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的異構(gòu)眾核芯片為系統(tǒng)平臺(tái)，在調(diào)度過(guò)程中均等考慮應(yīng)用的執(zhí)行時(shí)間和功耗兩個(gè)指標(biāo)對(duì)于系統(tǒng)性能的影響，通過(guò)引入任務(wù)復(fù)制策略減少了任務(wù)間通信帶來(lái)的延遲和功耗開(kāi)銷(xiāo)，從

4、而達(dá)到降低應(yīng)用完成時(shí)間和減少功耗的目的。模擬實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的算法有效的提高了應(yīng)用程序的性能、降低了系統(tǒng)的功耗。
　　在以CTG為模型的多處理器任務(wù)調(diào)度研究中，研究者主要以功耗為優(yōu)化目標(biāo)。本文提出了面向CTG任務(wù)模型的多處理器層次化任務(wù)調(diào)度算法。該算法分為兩個(gè)階段：第一階段通過(guò)分簇減少任務(wù)間的通信開(kāi)銷(xiāo)、進(jìn)一步在分簇的基礎(chǔ)上進(jìn)行負(fù)載均衡從而優(yōu)化任務(wù)的完成時(shí)間；第二階段尋找在處理器執(zhí)行過(guò)程中的處理器空閑時(shí)間，找到在空閑時(shí)間前后執(zhí)行的