CN110837291B - 一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法,其包括以下步骤:步骤A:利用动态优先级策略,调度混合关键周期任务集;步骤B:计算周期任务统一的静态速度SU;步骤C:计算低模式下的动态速度SD,初始状态下,SD是各周期任务的最坏情况下利用率之和,当周期任务完成执行时,SD是各周期任务的实际利用率之和,当已经完成执行的周期任务又重新释放时,SD是各周期任务的最坏情况下利用率之和;步骤D:确定周期任务在低模式下的速度SL和高关键层次周期任务在高模式下的速度SH。本发明具有降低能耗等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法
背景技术
实时***不仅要求任务能够准确地执行,而且要求其必须在规定的时间内 完成执行,实时***按照任务是否有严格的截止期限限制,可以划分为硬实时 ***和软实时***。硬实时***要求所有的任务都在其截止期限内完成执行, 一旦任务错过其截止期限会造成致命的后果,例如数控***、飞机控制***、 自动手术机器人控制***等。软实时***允许个别任务错过其截止期限,不会 造成严重的后果,例如多媒体播放***、民用电话***等。
近年来流行的混合关键***也是属于实时***,混合关键***的特点在于 在同一个平台集成多种不同层次的功能,以满足不同应用层次的需求,无人机 控制***与汽车自动驾驶***是混合关键***的典型代表,无人机通常采用电 池供电,受体积与重量的限制,其续航能力有限,现有的混合关键***能耗过 高,高能耗不仅提高产品成本,影响环境,还会影响***可靠性,因此,能耗 对于无人机乃至其他使用混合关键***的设备至关重要。
目前针对混合关键***的研究侧重于***的可行性与调度可行的分析,而 对混合关键***周期任务模型的能耗优化方法的研究相对较少,仅有的少数研 究采用固定优先级调度策略,导致***的利用率低,不能适用于动态优先级的 混合关键***;且这些研究假设周期任务以其最坏情况下执行时间执行,这一 假设过于保守,不符合***的真实情况,导致***的能耗过高。因此如何合理 有效地降低能耗成为一大难题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术之不足,提供一种基于实际执行时间混合 关键周期任务的能耗优化方法。
本发明的有益效果是:
1、利用任务的实际执行时间,动态地确定周期任务的执行速度,有效地 降低功耗,避免处理器等硬件资源的浪费,降低生产和维护成本,延长处理器 使用寿命。
2、采用虚拟截止期限策略,根据任务的绝对截止期限的大小分配任务的 优先级,确保周期任务在其截止期限内完成执行。
以下实施例对本发明作进一步详细说明;但本发明的一种基于实际执行时 间混合关键周期任务的能耗优化方法不局限于实施例。
具体实施方式
实施例,本发明的一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方 法,其包括以下步骤:
步骤A:利用动态优先级策略,调度混合关键周期任务集,所述调度混合 关键周期任务集是由n个混合关键周期任务组成的集合Γ={τ1,τ2,…,τn},其中每个 周期任务τi由五元组{Ti,Di,ξi,Ai,Ci}组成,1≤i≤n,i∈Z,其中Ti是周期任务τi的周期; Di是周期任务τi的相对截止期限,且其等于Ti;ξi是周期任务τi的关键层次, ξi∈{LO,HI},ξi=LO时,周期任务τi为低关键层次任务,ξi=HI时,周期任务τi为高 关键层次任务;Ai为周期任务τi的不同模式下的实际执行时间;Ai∈{Ai(LO),Ai(HI)}, Ai(LO)和Ai(HI)分别为周期任务τi在低模式和高模式下的实际执行时间;Ci为周期 任务τi的不同模式下的最坏情况下执行时间,Ci∈{Ci(LO),Ci(HI)},Ci(LO)和Ci(HI)分 别为周期任务τi在低模式和高模式下的最坏情况下执行时间。
所述低模式表示高关键层次周期任务τi以速度s执行,其执行时间不超过 Ci(LO)/s;所述高模式表示高关键层次周期任务τi以速度s执行,其执行时间超 过Ci(LO)/s但不超过Ci(HI)/s,且所有低关键层次任务被丢弃;当周期任务τi为低 关键层次周期任务时,Ai(LO)=Ai(HI),Ci(LO)=Ci(HI),Ai(LO)≤Ci(LO);当周期任务τi为高关键层次周期任务时,Ai(LO)≤Ai(HI),Ci(LO)≤Ci(HI),Ai(LO)≤Ci(LO), Ai(HI)≤Ci(HI)。
所述动态优先级策略是虚拟截止期限策略,所述虚拟截止期限策略包括在 不同模式下所述高关键层次任务具有不同的相对截止期限;根据任务的绝对截 止期限分配任务的优先级;绝对截止期限越小,其优先级越高;绝对截止期限 越大,其优先级越低;高优先级任务被优先调度。
任务的绝对截止期限等于当前时刻t与其相对截止期限之和;在低模式下 低关键层次周期任务τi的相对截止期限等于Ti;高关键层次周期任务τi的相对截 止期限等于xTi,其中x是截止期限系数,x=1-U,U是高关键层次周期任务的额 外负载利用率,
步骤C:计算低模式下的动态速度SD,初始状态下,SD是各周期任务的最 坏情况下利用率之和,即其中,/>当周期任务完成 执行时,SD是各周期任务的实际利用率之和,即/>其中, />当已经完成执行的周期任务又重新释放时,SD是各周期任务 的最坏情况下利用率之和,即/>
步骤D:周期任务以其在低模式下的速度SL执行,初始状态下SL=SU,当 有周期任务执行时,SL=min{SD,SU},min表示SL取SD和SU两者中的最小值,当低 模式下高关键层次周期任务执行时间超过周期任务在低模式下的最坏情况下 执行时间时,进入高模式,高关键层次周期任务以其在高模式下的速度SH执行, 初始状态下SH=SU,当所有非周期任务被舍弃时,SH是高关键层次周期任务在 高模式下的利用率,即
本实施例的一次实验模型中,混合关键周期任务集包含3个周期任务,即 n=3,任务的具体参数如表1所示:
表1周期任务参数
任务 | T<sub>i</sub> | ξ<sub>i</sub> | C<sub>i</sub>(LO) | C<sub>i</sub>(HI) | A<sub>i</sub>(LO) | A<sub>i</sub>(HI) |
τ<sub>1</sub> | 6 | LO | 2 | 2 | 1 | 1 |
τ<sub>2</sub> | 8 | HI | 2 | 3 | 1 | 2 |
τ<sub>3</sub> | 16 | LO | 4 | 4 | 2 | 2 |
通过计算可知,低关键层次周期任务的最优速度为0.90,高关键层次周 期任务的最优速度为0.90,截止期限系数x=0.875,统一的静态速度SU=0.87;本 实施例中的功耗模型P=0.1+02*S+S3,处理器处于空闲状态的功耗为0.1;在区 间[0,48]调度混合关键周期任务集;采用传统方法,即任务始终以最优速度进 行执行,调度混合关键周期任务集的能耗为24.03;采用本实施例的一种基于 实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法调度混合关键周期任务集的 能耗为为17.38,可见,采用本实施例的方法比任务始终以最优速度进行执行 方法节约27.67%的能耗。
上述实施例仅用来进一步说明本发明的一种基于实际执行时间混合关键 周期任务的能耗优化方法,但本发明并不局限于实施例,凡是依据本发明的技 术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均落入本发明技 术方案的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法,其特征在于:其包括以下步骤:
步骤A:利用动态优先级策略,调度混合关键周期任务集;
步骤B:计算周期任务统一的静态速度SU;
步骤C:计算低模式下的动态速度SD,初始状态下,SD是各周期任务的最坏情况下利用率之和,当周期任务完成执行时,SD是各周期任务的实际利用率之和,当已经完成执行的周期任务又重新释放时,SD是各周期任务的最坏情况下利用率之和;
步骤D:周期任务以其在低模式下的速度SL执行,初始状态下SL=SU,当有周期任务执行时,SL=min{SD,SU},min表示SL取SD和SU两者中的最小值,当低模式下高关键层次周期任务执行时间超过周期任务在低模式下的最坏情况下执行时间时,进入高模式,高关键层次周期任务以其在高模式下的速度SH执行,初始状态下SH=SU,当所有非周期任务被舍弃时,SH是高关键层次周期任务在高模式下的利用率;步骤A中,所述调度混合关键周期任务集是由n个混合关键周期任务组成的集合Γ={τ1,τ2,…,τn},其中每个周期任务τi由五元组{Ti,Di,ξi,Ai,Ci}组成,1≤i≤n,i∈Z,其中Ti是周期任务τi的周期;Di是周期任务τi的相对截止期限,且其等于Ti;ξi是周期任务τi的关键层次,ξi∈{LO,HI},ξi=LO时,周期任务τi为低关键层次任务,ξi=HI时,周期任务τi为高关键层次任务;Ai为周期任务τi的不同模式下的实际执行时间;Ai∈{Ai(LO),Ai(HI)},Ai(LO)和Ai(HI)分别为周期任务τi在低模式和高模式下的实际执行时间;Ci为周期任务τi的不同模式下的最坏情况下执行时间,Ci∈{Ci(LO),Ci(HI)},Ci(LO)和Ci(HI)分别为周期任务τi在低模式和高模式下的最坏情况下执行时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法,其特征在于:所述低模式表示高关键层次周期任务τi以速度S执行,其执行时间不超过Ci(LO)/S;所述高模式表示高关键层次周期任务τi以速度S执行,其执行时间超过Ci(LO)/S但不超过Ci(HI)/S,且所有低关键层次任务被丢弃;当周期任务τi为低关键层次周期任务时,Ai(LO)=Ai(HI),Ci(LO)=Ci(HI),Ai(LO)≤Ci(LO);当周期任务τi为高关键层次周期任务时,Ai(LO)≤Ai(HI),Ci(LO)≤Ci(HI),Ai(LO)≤Ci(LO),Ai(HI)≤Ci(HI)。
3.根据权利要求1所述的一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法,其特征在于:步骤A中,所述动态优先级策略是虚拟截止期限策略,所述虚拟截止期限策略包括在不同模式下所述高关键层次任务具有不同的相对截止期限;根据任务的绝对截止期限分配任务的优先级;绝对截止期限越小,其优先级越高;绝对截止期限越大,其优先级越低;高优先级任务被优先调度。
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Citations (3)
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---|---|---|---|---|
CN106445673A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-02-22 | 苏州光蓝信息技术有限公司 | 一种面向混合关键性实时***的容错性任务调度方法 |
CN109324880A (zh) * | 2017-07-31 | 2019-02-12 | 沈阳高精数控智能技术股份有限公司 | 一种适用于实时***周期任务模型的低功耗调度方法 |
CN110070219A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-30 | 华侨大学 | 一种基于截止期限混合关键***静态能耗优化方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1251078C (zh) * | 2000-11-09 | 2006-04-12 | 皇家菲利浦电子有限公司 | 用于确定周期任务的最好情况响应时间的方法和*** |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106445673A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-02-22 | 苏州光蓝信息技术有限公司 | 一种面向混合关键性实时***的容错性任务调度方法 |
CN109324880A (zh) * | 2017-07-31 | 2019-02-12 | 沈阳高精数控智能技术股份有限公司 | 一种适用于实时***周期任务模型的低功耗调度方法 |
CN110070219A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-30 | 华侨大学 | 一种基于截止期限混合关键***静态能耗优化方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
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截止时限为关键参数的混合关键级实时任务调度研究;黄丽达等;《计算机研究与发展》(第07期);全文 * |
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