GPU任务调度研究综述

本文针对运行在GPU上的任务的管理和调度研究进行了综述,并且把讨论重点放在针对单GPU上的相关研究工作.随着人工智能技术的发展以及相关应用的普及,使得GPU成为加速计算的关键工具.本文首先介绍了GPU的架构和编程模型,然后按照调度粒度,从stream级到warp级介绍了多种调度方法的相关研究工作.每个级别的调度方法都旨在提高GPU的性能、资源利用率、可靠性或降低能耗.此外,本文还指出了GPU任务调度面临的挑战以及未来的研究方向,如保障GPU执行时间确定性的软硬件机制研究、结合机器学习的GPU任务调度研究、GPU新架构探索研究以及追求GPU性能和能耗平衡的调度技术研究.本文旨在为研究者们提供一个全面的视角,帮助他们了解GPU任务调度的研究动态和未来的发展方向.

实时系统多路径任务概率时序分析研究综述

随着现代嵌入式实时系统在硬件与软件结构上的日益复杂化,传统WCET分析方法已难以满足需求,这推动了使用概率和统计技术对实时系统中多路径任务进行时序分析.本文深入探讨了这一领域的研究成果,首先回顾了传统时序分析方法,总结了传统方法的实现步骤和局限性,随后引入了概率时序分析和统计学的基本概念.接着详细讨论了静态概率时序分析、基于测量的概率时序分析和混合概率时序分析3种技术路线,并重点分析了这些技术在多路径任务时序分析中的应用与发展现状.最后,总结了当前多路径任务概率时序分析技术存在的主要挑战,并对未来的研究方向提出了建议.

资源限制性并行任务固定优先级可调度性分析

异构多核平台的发展,导致并行任务需要执行在具有多样性资源的多核平台上.虽然,并行任务的某个程序片段只能在规定的资源上执行,但是这样操作可以充分利用各类不同资源的特性,达到更加快速节能处理任务的目的.同时,具有资源限制任务的可调度性研究在实时嵌入式系统领域已有一定的研究成果,但是采用的任务模型相对简单,分析方法不够精确.鉴于此,本文对具有资源限制性的并行任务在全局固定优先级调度策略下的可调度性问题进行了研究,基于单并行任务的分析方法提出了基于全局固定优先级调度策略的分析方法.首先,基于分解策略提出了高优先级任务干涉的分析方法.然后,将高优先级任务干涉分析方法和单并行任务提出的路径抽象技术相结合,推导出并行任务的最差响应时间算法.最后,通过仿真实验进行验证所提出的算法在可调度性、精确度层面的性能.实验结果表明,提出的算法在各个参数下的接受率实验符合实验预期,分析时间相对降低,但平均分析时间仍然在离线分析的可接受范围内,提出的算法能够对实时系统并行软件设计提供一定的指导价值.

面向成本优化的电动汽车弹性充电策略

电动汽车的续航里程和充电速度受电池技术的制约,由此产生的里程焦虑问题阻碍了电动汽车的普及.为了解决这一问题,降低用户成本,本文从用户的需求和使用方式出发,根据当前充电设施的发展趋势提出弹性充电策略,利用动态规划的方法在保障电量可靠供给的前提下优化充电成本.针对动态规划的复杂性,本文进而提出改进的近似算法,在降低计算复杂度的同时使充电策略更符合用户使用习惯.本文采用一辆主流型号的电动汽车对上述方法进行了实际测试,结果表明该方法能够有效降低用户充电成本.

一种基于RISC-V架构的高性能嵌入式处理器设计

开源指令集RISC-V为物联网和嵌入式领域的处理器提供了强大的动力,本文针对一些具有高性能、小面积、低功耗需求的场景,设计了一种基于RISC-V指令集架构的高性能嵌入式处理器核.处理器核的代号为FRV232,采用单取指,单发射,乱序执行技术,支持RV32I基础指令集和M扩展指令集,以较低的面积实现了较高的性能.本文开发了专门用于验证FRV232核心的功能模型,功能验证阶段使用验证软件Modelsim和功能模型对处理器核心进行了完整的验证,并利用该处理器核心在FPGA上实现了基础的原型系统,使用Vivado统计了该处理器核所需的芯片面积.经过测试,FRV232在FPGA上能够稳定运行在100MHz,在该主频下,Dhrystone的性能跑分可以达到1.73DMPS/MHz.

基于局部动态可重构技术的多通道数据采集系统

可重构技术既具有硬件任务的高效性又具有软件任务的灵活性,近年已经成为研究热点,并越来越广泛的应用到实际系统之中.应用在化工、电力、冶金等行业的大型监控系统中的多通道数据采集系统具有高可靠性、强实时性和高并行性特点,典型的多通道数据采集系统普遍采用ASIC集成电路设计,可配置性、灵活性和扩展性差,本文提出一种将局部动态可重构技术应用到多通道数据采集系统的设计方案,提高了系统的可配置性和应用范围,并且系统具有更高的实时性和并行性.

实时系统中基于DVS与Cache划分技术的节能研究

DVS(动态电压调度)和cache划分是用来节约嵌入式系统能耗的技术.两种技术的结合会具有更好的节能效果,而且有cache划分的其他优点,关键问题是如何为每个任务确定执行时的电压和cache大小来使系统能耗最小.在实时嵌入式系统中针对这一问题,提出了一个多项式时间复杂度算法.实验对比了多组测试集在不同算法下的能耗,结果表明,本算法在满足实时性约束条件下有效地降低系统能耗.

一个专业化齿轮设计绘图系统的开发

本文介绍了一个应用ＡＤＳ开发系统，结合数据库技术、参数化图库技术、具有优化设计、有限元分析，图形绘制的专业化齿轮ＣＡＤ系统的开发及其应用。

可重构系统中基于MMU的软硬件任务间通信方法的研究

由现场可编程门阵列(FPGA)和CPU构成的动态可重构混合系统具有计算性能高、灵活性强、适用范围广等优点,它的出现使硬件与软件的界限变得模糊,让软件拥有了硬件的高性能,硬件具备了软件的灵活性。但是由于硬件任务不支持程序上下文切换,不具有虚拟内存机制,不能够唤醒系统服务,混合软硬件任务的运行使得程序的虚拟和系统软件的可迁移性降低。提出了一种基于存储管理单元(MMU)的软硬件任务间通信方法,通过引入一种基于MMU思想的虚拟地址映射机制,在硬件中实现了描述MMU进行虚拟地址映射行为的模块,使硬件任务同软件任务一样具有虚拟地址,并利用这种机制实现了软硬件任务之间的通信。

支持存储访问的NoC模拟器的设计与实现

随着片上网络的发展,片上多处理器系统通信性能提高的同时,存储器的访问性能将成为片上多处理器系统的性能瓶颈.目前片上网络的研究主要依赖于模拟器,而现有的片上网络模拟器都不能完成对存储器访问的准确模拟.本文设计并实现了一个能对存储器访问进行模拟的模拟器,为存储器性能的研究提供了一个实验平台;论文通过采用大量访问集对该模拟器进行测试,得出了若干条与存储器访问性能优化相关的片上网络设计建议.

一种高效的节能动态调度算法

研究了可调度性测试条件及考虑处理器模式切换的时间和能量开销,从多个方面改进了ES-RHS算法.首先,给出了新的可调度性测试条件,大大降低了其悲观性;其次,通过任务合并消除了处理器的空闲模式,大大减少模式切换次数,从而降低功耗;最后,放松了对处理器在每个协周期内休眠时间的限制.模拟实验结果表明,与ES-RHS相比,提出的算法节约17%～65%功耗,并且适用于更多类型的处理器.

一种面向RTEMS的GUI系统的设计与实现

介绍了实时多处理器系统RTEMS上的图形用户开发包(GUIToolkit)的消息事件机制的设计。提出了开发一个能够良好的支持RTEMS系统的嵌入式GUI系统,讨论了实现该机制的关键设计部分,并且给出了具体实现的关键数据结构和事件消息处理逻辑流程,详细描述了该GUI的消息通信机制的设计过程与实现方法。

前言

随着与物联网、人工智能、云计算等新一代信息技术的持续融合,嵌入式系统与物理世界交互日益频繁,其时间敏感特征越发明显,成为了典型的时间敏感系统.由于在此类系统运行过程中些许违反时间约束将会导致系统运行的错误甚至引发灾难性的后果,因此亟需相关的方法与技术保证时间敏感系统在计算、控制与通信等方面的实时性与确定性.我们组织本次“时间敏感嵌入式软件与系统”专题,邀请领域专家对新型体系架构以及边缘协同计算架构下的时间敏感嵌入式软件与系统开展综述与进展报告,旨在增强并推动国内同行在时间敏感嵌入式软件与系统方面的交流.

C＋AutoCAD＋数据库编制标准的参数化齿轮设计绘图软件

介绍用Ｃ＋＋开发ＡｕｔｏＣＡＤ１２．０，并与机械零件数据库联结，编制出一套可绘制各种类型齿轮（包括具有十几个不同轴段组成的齿轮轴）的程序包，实现了微机上的参数化齿轮设计、绘图功能，极大地提高了齿轮设计和绘图的效率和准确性。

城市交通网络信号控制系统的实时演算模型

基于实时演算(real-time calculus,简称RTC)理论,为单/双行道两类城市交通网络的定时和自适应两类信号控制系统建立了统一的形式化模型.首先,将车流和交叉路口分别建模为RTC的到达曲线和资源曲线;然后,根据不同信号控制策略,将紧邻路口间的曲线进行综合计算,得到整个交通网络的RTC模型.应用最小加代数方法,RTC模型能够计算车辆在路口的最长等待时间D和路口拥堵车队的最大长度B.基于RTC模型,应用MATLAB对8组不同规模的城市交通网格进行仿真,实验结果表明:(1)与双行道网络相比,单行道网络更能有效处理较稀疏的交通流.以定时控制为例,在车流频率u≤1/2时,单行道网络能够将交通拥堵指标D和B分别降低至少2.66倍和3倍;(2)双行道网络中,车流频率u存在一个临界区域,在临界域内,拥堵指标随车流频率递增变化,一旦u低于或超出临界域,拥堵指标则分别保持稳定不变或不可控;(3)自适应策略优于定时控制策略,例如在双行道网络中,自适应控制策略对应的拥塞指标D和B比定时控制策略分别降低1.68倍和1.26倍.

线性加速比并行实时任务的节能研究

节能设计是嵌入式实时系统中一个重要的研究方向.目前的研究大多采用串行任务模型,很少关注并行任务.文中研究了在离散工作模式与实时约束下,多核平台下的线性加速比并行实时任务的能耗最小化问题.文中假设所有处理器核都支持DVS技术且加速比是线性的,在此条件下,文中首先给出一个定理证明了当各任务执行在系统全部核上时系统能耗最小.然后,将问题建模为一个0-1整数线性规划,利用最早截止期优先算法确定任务调度,并给出了两个高效的节能算法确定各任务的工作频率.文中最后通过大量的模拟实验,证明提出的算法的效果显著,可以达到几乎与最优解相同的节能效果.

转子系统油膜振荡的小波包分解与频带能量比例特征分析

在介绍小波包分解原理的基础上 ,对试验测得的单盘单跨转子系统的油膜振荡非平稳信号用小波包分解方法进行了研究。采用db44小波基函数进行 4层小波包分解。给出了各频带内分解信号的特点及频带能量比例 ,其中第 3频带是该转子系统在 960 0r/min时产生油膜振荡的特征频带。得到的试验数据及其分析结果对转子系统油膜振荡研究和旋转机械状态监测等具有重要意义。

GPU上两阶段负载调度问题的建模与近似算法

随着硬件功能的不断丰富和软件开发环境的逐渐成熟,GPU(graphics processing unit)越来越多地被应用到通用计算领域,并对诸多计算系统(尤其是嵌入式系统)性能的显著提升起到了至关重要的作用.在基于GPU的计算系统中,大规模并行负载同时进行数据传输和加载的情况时常发生,数据传输延时在系统性能全局最优化中变得不容忽视.综合考虑负载的传输时间和执行时间,以总负载makespan最小化作为系统性能的全局优化目标,研究了GPU上负载"传输-执行"联合调度问题.首先,将负载的时间信息和并行任务数与矩形域的二维空间联系起来,建立了负载的2D双层矩形域模型;然后,将GPU上负载调度问题归结为一类Strip-Packing问题;最后,基于贪婪策略给出了近似度为3的多项式时间近似算法,算法复杂度为O(nlogn).该近似算法的核心是对数据传输阶段进行负载排序调度.这从理论层面上证明了GPU系统采取"传输-执行"两阶段调度的有效性,即,在数据传输阶段采取负载排序调度,在负载执行阶段采取先来先服务(first-come-first-serve,简称FCFS)调度,能够使GPU性能达到全局最优或近似最优.

结合运动方程与卡尔曼滤波的动态目标追踪预测算法

针对传统定位技术误差较大且无法预测目标位置等问题,提出了一种结合运动方程与卡尔曼滤波的动态目标追踪预测算法ME-KF。通过运动方程模拟动态目标运动特性,利用卡尔曼滤波来减小干扰噪声对测量结果的影响,并预测下一时刻的目标位置。该算法在辽宁排山楼矿井的人员定位系统中得到了实际应用,并取得了显著成果。实验结果表明,该方法提高了定位精度,能够对人员位置进行预测以及对危险区域进行预警,并且成功地分析判断了障碍物的分布状况。

基于自适应变频的链型传感网络数据采集策略

近年来,物联网的应用越来越广泛,如电网监测系统等。无线传感器网络作为此类监测系统的重要感知手段,在监测大规模狭长区域时,出现了传感器节点数据采集量过多、传输能耗过大等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于自适应变频的链型传感器网络数据采集策略(SAF),该策略适用于狭长地带的监测环境,通过分析时间序列中采集数据的线性关系,构建一元回归线性模型;根据采集数据与阈值之间的变化趋势,自适应的调整采集时间间隔;采用动态实时更新模型的方式,保持数据的时效性。实验结果表明,该方法可以降低数据采集量约30%左右,减少数据传输总量约80%左右,网络数据传输能耗降低约70%以上。