[發明專利]面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法

在審

• 申請號: 201510650686.3
• 申請日: 2015-10-09
• 公開（公告）號: CN105138404A
• 公開（公告）日: 2015-12-09
• 發明（設計）人: 陳亦歐;凌翔;胡劍浩
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06N3/00
• 代理公司: 四川力久律師事務所 51221
• 代理人: 熊曉果;王蕓

1.一種面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法，其特征在于，所述任務調度方法為：設一個群體P_t，所述群體P_t包含N個調度方案；利用表調度算法產生的調度方案和隨機產生的調度方案構成初始群體P₀，并基于所述初始群體P₀，對所述群體P_t進行有限次迭代，當迭代次數達到設定次數，則輸出所述群體P_t包含的調度方案，其中，N為正整數，t為迭代次數；

其中，對所述群體P_t進行迭代的步驟包括：

S1：所述群體P_t進化后而形成包含N個新的調度方案的群體Q_t，并將所述群體P_t和所述群體Q_t合并為群體R_t；

S2：對所述群體R_t進行非支配排序，并產生所有的非支配集F＝(F₁,F₂,····F_i)，其中，i為正整數；

S3：依次從所述非支配集F＝(F₁,F₂,····F_i)中，篩選調度方案至群體P_t+1中，直至所述群體P_t+1包含N個調度方案，并令P_t＝P_t+1，t＝t+1；

S4：判定迭代次數；所述迭代次數等于設定次數，則輸出所述群體P_t包含的調度方案，所述迭代次數小于設定次數，則繼續進行下一次迭代。

2.如權利要求1所述的面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法，其特征在于，對所述群體R_t進行非支配排序的方法包括：

S21：基于所述群體R_t，計算出所述群體R_t中每個調度方案分別在功耗模型、延時模型和熱均衡模型中的評估值；

S22：根據所述調度方案在不同模型中的評估值，運用與各個模型相對應的適應度函數計算出所述調度方案分別在不同模型中的適應度值；

S23：根據所述調度方案在不同模型中的適應度值，對所述群體R_t內的調度方案進行非支配排序。

3.如權利要求2所述的面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法，其特征在于，功耗模型、延時模型和熱均衡模型的適應度函數分別為各自模型對應的目標函數與一個懲罰函數的和，其中，為所述群體R_t中的調度方案；

所述懲罰函數為功耗懲罰函數延時懲罰函數和熱均衡懲罰函數之和，使不同模型的適應度之間具有相關性。

4.如權利要求3所述的面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法，其特征在于，在所述延時懲罰函數設置最大容忍延時開銷T，在所述功耗懲罰函數中設置最大容忍功耗開銷E，在所述熱均衡懲罰函數中設置最大容忍熱均衡開銷H；其中，

在所述調度方案所對應的平均延時總功耗和熱均衡值之中至少一個超過其對應的最大容忍開銷，所述調度方案的適應度值增大。

5.如權利要求4所述的面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法，其特征在于，所述最大容忍延時開銷T、所述最大容忍功耗開銷E和所述最大容忍熱均衡開銷H分別為：T＝(1+k)·T_{list_time}、E＝(1+k)·E_{list_power}和H＝max(H_{list_time},H_{list_power})；

其中，k表示為對延時和功耗的約束強度，T_{list_time}和E_{list_power}分別為以最小化延時為目標時表調度算法產生的調度方案對應的延時開銷和以最小化通信開銷為目標時表調度算法產生的調度方案對應的功耗開銷，H_{list_time}和H_{list_power}分別為以延時和通信開銷為目標時表調度方案對應的熱均衡開銷。