异构多核平台上流程序的能耗优化与调度

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嵌入式系统中的一类重要程序是流应用程序，如多媒体、数字信号处理程序等，并且越来越多的设备采用异构多核处理器来提高程序性能。这类应用程序需要达到较高的吞吐量才能流畅运行，使用这类应用的用户不但关心设备的执行性能，而且对设备的续航时间和散热也有较高的要求。设备续航时间和散热通常与硬件设备执行应用程序产生的能耗相关。为了满足用户需要，电子系统设计者需为设备设计出吞吐量较高、能耗较低的调度，但日益复杂的系统使工程师面临着巨大的挑战。
　　基于模型的性能分析优化方法能够帮助工程师在设计阶段发现并解决问题，从而有效缩短电子系统的开发周期，降低开发风险和成本。同步数据流图(Synchronous Data Flow Graphs，SDFG)被广泛用于为流应用程序建模。本文利用同步数据流图来描述流应用程序，并对异构多核平台进行抽象，共同构成本文的系统模型。基于系统模型，对其静态调度的吞吐量和能耗进行帕累托(Pareto)优化。目的在于求解系统模型吞吐量和能耗的帕累托调度，供系统设计者权衡考虑系统的吞吐量和能耗。
　　本文提出基于并行的帕累托优化调度(Parallel based Pareto Optimal Scheduling，PPOS)算法求解该问题，通过逐次的扩展，构造调度的状态空间，最终获得吞吐量和能耗的帕累托调度集合。为了加快求解效率，利用调度性质，在扩展的过程中对状态空间进行裁剪，在保证求解精度的同时，提高算法效率。设计合理的数据存储结构，通过并行化来进一步提高算法对大规模问题的求解能力。PPOS适用性强，适用于多目标优化，可以通过改变状态空间裁剪规则，定义不同的近似策略，以在求解精度和效率之间作权衡。本文提出后看策略和贪婪策略两种近似算法。使得本文算法既适用于小规模问题的精确求解，又可以有效缓解较大规模问题求解时间过长的问题。实验结果表明，本文算法在保证精度的同时，求解效率好于基于模型检测的方法。与遗传算法相比，本文算法求解精度更高，可以获得更多帕累托点。

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作者
顾玉磊;
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作者单位

苏州大学;

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授予单位苏州大学;
学科软件工程
授予学位硕士
导师姓名张广泉,朱雪阳;
年度 2016
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类微处理机;程序设计;
关键词
同步数据流图; 异构多核平台; 嵌入式系统; 流应用程序; 能耗优化; 遗传算法;

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