[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

技術領域

本發明屬于多核處理技術領域，特別涉及一種面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法。

背景技術

隨著通信信號處理復雜度的日益增長，未來通信系統將以有線的資源支持復雜的數據交換與處理，現有的單核處理平臺難以滿足延時功耗等性能要求。隨著大規模并行處理技術的發展，多核并行處理將取代傳統的單核串行處理方式。

任務調度作為信號處理系統在多核平臺上應用的第一步，決定了每個任務在處理核上的位置。任務調度的過程如圖1所示，這個過程決定了上層應用在多核平臺上的功耗、延時、吞吐率等各項性能，因此，任務調度技術是多核處理中最關鍵的技術之一。

任務調度過程的最優任務調度是一個NP問題。現有的任務調度算法主要考慮低功耗和低延時兩個目標。由于超大規模集成電路的芯片面積小，封裝密度高，芯片越來越高的功率密度使得芯片溫度容易升高，同時芯片過熱會造成芯片工作不穩定，通信和信號處理系統的延時增大，而且局部溫度過高會降低系統的可靠性，甚至造成節點失效。因此，散熱問題也應當作為多核系統考慮的目標。

在任務調度的過程中，同時考慮延時、功耗與熱量分布的優化設計是一個多目標優化問題。基于Deb等提出的基于非支配排序遺傳算法(K.Deb,A.Pratap,S.Agarwal,etal.Afastandelitistmultiobjectivegeneticalgorithm:NSGA-II[J].EvolutionaryComputation,IEEETransactionson,2002,6(2):182-197.)是當前最常用的多目標進化算法。

然而當優化目標的數目增多時，NSGA-II算法并不能很好的兼顧解的多樣性與多目標的性能折中。同時由于NSGA-II算法使用擁擠距離來解決分布性估計的問題，而該機制只能估計個體與篩選前相鄰個體的分布關系，不能反應與篩選后的相鄰個體的分布狀態，從而可能造成丟失一些分布性好的個體，使解陷入局部最優。

因此，需要一種兼顧解的多樣性和多目標的性能折中的面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供了一種面向功耗延時與熱均衡的多核陣列任務調度方法，該任務調度方法為：

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。

根據一種優選的實施方式，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。