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        星載異構(gòu)計(jì)算環(huán)境下的能耗優(yōu)化任務(wù)調(diào)度

        2021-09-11 01:38:32安建峰游紅俊趙偉勛劉咪咪張盛兵
        上海航天 2021年4期
        關(guān)鍵詞:任務(wù)調(diào)度異構(gòu)處理器

        安建峰,游紅俊,趙偉勛,劉咪咪,張盛兵

        (1.西北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,陜西 西安 710129;2.上海航天電子技術(shù)研究所,上海 201109)

        0 引言

        在諸如航天探測系統(tǒng)等尖端領(lǐng)域里,系統(tǒng)對安全性、可靠性、實(shí)時性以及功耗都有較高的要求,其中,安全性和可靠性一般通過硬件設(shè)備進(jìn)行保障,實(shí)時性及功耗往往通過合理的任務(wù)調(diào)度方案來保證。隨著近些年異構(gòu)多核處理器的發(fā)展,在異構(gòu)平臺上,如何處理上述問題成為一種研究方向。

        異構(gòu)多核處理器由不同類型的處理器核組成,相比較單核、同構(gòu)多核處理器具有獨(dú)特的優(yōu)勢,能夠更有針對性地處理特定的事件。常見的異構(gòu)多核處理器有CPU 和GPU,或FPGA 的集成、ARM的BIG.LITTLE 架構(gòu)等,根據(jù)處理器核的類型數(shù)量稱之為二型異構(gòu)多核處理器。在異構(gòu)處理器中,研究最為廣泛的就是ARM BIG.LITTLE 架構(gòu)處理器下的任務(wù)調(diào)度算法[1-3]。

        異構(gòu)多核處理器的任務(wù)調(diào)度已經(jīng)被證明是NP完全問題,目前還沒有算法可以在多項(xiàng)式時間內(nèi)求得最優(yōu)解,現(xiàn)有算法大多使用啟發(fā)式的算法求得近似解[4]。異構(gòu)調(diào)度模式一般分為3 種類型:不遷移、同構(gòu)核間遷移以及全局核間遷移。

        1)不遷移[5-7]是指當(dāng)任務(wù)分配到一個處理器核后只在該處理器核上執(zhí)行;

        2)同構(gòu)核間遷移是指任務(wù)在執(zhí)行期間可以遷移到同種類型的處理器核上執(zhí)行;

        3)全局核間遷移是指一個任務(wù)在執(zhí)行期間可以遷移到任意類型處理器核上執(zhí)行。

        RARAVI 等[8]提出了用整數(shù)線性規(guī)劃(Integer Linear Programming,ILP)的方法來解決同構(gòu)核間遷移模式下的任務(wù)調(diào)度問題,并且提出了一種按分類進(jìn)行分配的近似算法(Sort and Assign,SA)。BARUAH[9]對全局核間遷移模式下周期性任務(wù)調(diào)度的可行性進(jìn)行了分析和研究,通過一組線性規(guī)劃(Linear Programming,LP)約束判定對于給定處理器平臺和任務(wù)集是否存在可行的調(diào)度方案。CHWA 等[10]提出了一種最優(yōu)的全局核間遷移模式下的周期性任務(wù)調(diào)度算法,然而其未考慮功耗問題。李延祺等[11]提出一系列基于計(jì)算概率的建模方法,用來解決星載實(shí)時嵌入式系統(tǒng)中,對于具有數(shù)據(jù)依賴的非周期性任務(wù)的處理器和電壓分配相關(guān)問題,在所有時間約束下具有更好的能效。楊亞琪等[12]提出一種異構(gòu)多核下兼顧應(yīng)用公平性和能耗的調(diào)度方法。

        本文的主要工作是以二型異構(gòu)多處理器為調(diào)度平臺,將調(diào)度算法分為負(fù)載分配及任務(wù)調(diào)度2 個步驟:

        1)負(fù)載分配算法EB-Split 是在CHWA 等[10]提出的全遷移算法(Hetero-Split)基礎(chǔ)上加入能耗優(yōu)化的思想;

        2)任務(wù)調(diào)度算法BI-Wrap 則根據(jù)負(fù)載分配的結(jié)果合理安排任務(wù)時間片,保證調(diào)度的可行性。

        實(shí)驗(yàn)表明:本算法在不損失Hetero-Split 算法所能尋找到的可行方案數(shù)的條件下,能耗降低約23%~24%。

        1 系統(tǒng)模型構(gòu)建

        約定每一個任務(wù)都獨(dú)立且可搶占,可以在處理器集群內(nèi)部,也可以跨集群進(jìn)行任務(wù)的遷移,假定這些遷移代價可以接受。每一個任務(wù)都會被重復(fù)地調(diào)用,每一個此類調(diào)用稱為一個作業(yè)或者任務(wù)實(shí)例。

        調(diào)度遵從非并行執(zhí)行(No Parallel Execution,NPE)限制:

        1)每個處理器在任一時刻只能運(yùn)行一個任務(wù);

        2)一個任務(wù)實(shí)例任一時刻只能運(yùn)行在一個處理器上。

        為了方便調(diào)度算法的設(shè)計(jì),將調(diào)度方案分為2個子部分:負(fù)載分配和任務(wù)調(diào)度。

        1)負(fù)載分配問題決定了在保證實(shí)時性的條件下,每個任務(wù)在每個類型的處理器核上該分配多少子任務(wù),同時盡可能降低系統(tǒng)能耗;

        2)調(diào)度生成問題在解決負(fù)載分配問題的基礎(chǔ)上,生成一個合理的調(diào)度方式使得所有任務(wù)都可以滿足截止期約束條件。

        2 負(fù)載分配算法EB-Split

        基于能耗優(yōu)化的二型異構(gòu)負(fù)載分配算法EBSplit 是在文獻(xiàn)[10]中的分配算法的基礎(chǔ)上加入能耗的因素,調(diào)整任務(wù)分配,使得在保證可調(diào)度性的條件下,盡量減小系統(tǒng)能耗。

        2.1 可行性條件

        為了保證任務(wù)的截止期約束,任務(wù)τi應(yīng)該分配給type-1 類型和type-2 類型處理器集群的最小任務(wù)分配量分別記作和。任務(wù)τi在兩類集群上的剩余工作負(fù)載分別記作和,即

        為使給每個處理器集群分配的任務(wù)可調(diào)度,以下條件必須滿足:

        綜上,負(fù)載分配算法Hetero-Split 理論上保證了只要存在則必然能夠找到可行的負(fù)載分配方案[10]。

        2.2 基于能耗的分配調(diào)整

        對于給定的處理器平臺和任務(wù)集,理論上可能存在多種滿足要求的任務(wù)調(diào)度方案。設(shè)SUR 代表Surplus。

        定義type-1 和type-2 類型處理器集群執(zhí)行能力剩余量分別為SUR1和SUR2,則由約束條件C3和C4可得

        能耗優(yōu)化算法的思想就是在保證SUR1和SUR2都非負(fù)的前提下,調(diào)整和的大小,盡可能地降低系統(tǒng)總能耗。

        2.3 能耗優(yōu)化目標(biāo)

        系統(tǒng)總能耗E由各任務(wù)在2 種類型處理器集群上的能耗之和得到,因此,在給定時間片長度L下,該時間片內(nèi)的系統(tǒng)總能耗的計(jì)算公式如下:

        2.4 能耗優(yōu)化分析

        式中:W1為那些已經(jīng)分配到type-1 類型的處理器群上(>0),但是從減小系統(tǒng)能耗的角度則更適合分配到type-2 類型處理器群上的任務(wù);W2同理。

        首先考慮從W1中選取任務(wù)τi,將其以更大的比例重新分配到type-2 類型的處理器群上。用表示在分配調(diào)整的過程中任務(wù)τi在2 種類型處理器上的分配比例變化,即重新分配后有

        設(shè)ΔU2為SUR2在該過程中的減小量,ΔE為系統(tǒng)總能耗E在該過程中的減小量,則由式(2)可得

        在不考慮能耗的任務(wù)分配方案下,SUR2為定值,所以為最大限度地減小系統(tǒng)的總能耗,從W1中選取任務(wù)的規(guī)則就是每次選取對應(yīng)ΔE/ΔU2值即值最大的任務(wù),以一定的比例ki(ki≤)重新調(diào)整到type-2 類型處理器核上;從W2中選取任務(wù)的方法同理。

        2.5 分配方法

        對于W1和W2中元素存在與否,分為以下4 種情況:

        1)W1和W2均為空:表示已經(jīng)不存在待調(diào)整的任務(wù),分配方案結(jié)束;

        2)W1非空,W2為空:選取W1中的第一個任務(wù)τi,以比例ki重新調(diào)整到type-2 類型處理器核上;

        3)W1非空,W2為空:與2)同理;

        4)W1和W2均非空。

        選取W1中的第一個任務(wù)τi,以比例ki重新調(diào)整到type-2 類型處理器核上;選取W2中的第一個任務(wù)τj,以比例kj重新調(diào)整到type-1 類型處理器核上。為使SUR1和SUR2都非負(fù),需要保證滿足以下幾個條件:

        在此過程中,系統(tǒng)總能耗的減小量ΔE為

        為在滿足約束條件CC 的情況下使得ΔE最大,利用二元線性規(guī)劃,易求得ki和kj,根據(jù)ki和kj值做相應(yīng)的分配比例調(diào)整。

        3 任務(wù)調(diào)度算法BI-Wrap

        為保證在EB-Split 算法下所有的任務(wù)都滿足截止期需求且不違背NPE 原則,還需設(shè)計(jì)一種合適的任務(wù)調(diào)度方法,決定在某一時刻哪個任務(wù)具體在哪個處理器核上執(zhí)行。

        3.1 時間片劃分

        LEVIN 和FUNK 證明了對于一個多核處理器上的任務(wù)調(diào)度問題,如果參與調(diào)度的任務(wù)具有2 個或者2 個以上的不同的截止期,那么就無法找到合適的任務(wù)調(diào)度方案。而如果任務(wù)集中的所有任務(wù)都具有相同的截止期,那么就可以找到可行的任務(wù)調(diào)度方案[13]。

        因此,在二型異構(gòu)多核平臺上,要保證任務(wù)集中的所有任務(wù)都具有相同的截止期,可采用時間片劃分[14-16]的思想,將整個時間軸劃分為多個時間片,每個時間片分配相應(yīng)的任務(wù)工作量,即同一個時間片內(nèi)部所要調(diào)度的任務(wù)均共享同一個截止期。

        3.2 時間片劃分方法

        每個任務(wù)τi在執(zhí)行過程中會產(chǎn)生多個周期性的作業(yè),每個作業(yè)的釋放周期為相對截止時間Ti,故任務(wù)τi所釋放的第k個作業(yè)的絕對截止時間為k×Ti。

        將所有任務(wù)τi∈τ的所有絕對截止時間呈現(xiàn)于同一時間軸上,按照絕對時間的先后順序定義為時間節(jié)點(diǎn)tj(j=0,1,…,j),其中,t0=0 表示時間軸的起始節(jié)點(diǎn),也是任務(wù)調(diào)度執(zhí)行的開始時間。用σj表示時間片劃分完成后的第j個時間片,用Lj表示第j個時間片的長度,則時間片劃分的結(jié)果為

        3.3 時間片上的任務(wù)工作量安排

        在長度為Lj的時間片σj內(nèi),根據(jù)等比例劃分的方法,任務(wù)τi在type-1 類型處理器上的工作量安排為

        在type-2 類型處理器上的工作量安排與type-1同理。

        3.4 BI-Wrap 調(diào)度算法

        τa、τb表示。

        定 義 4 個隊(duì)列:P1、R1、P2、R2,將集合{E,M,SP1,SP2}中的任務(wù)按照下列規(guī)則添加到這4個隊(duì)列中:

        在type-1 類型處理器群以及type-2 類型處理器群上分別對分配好的任務(wù)進(jìn)行調(diào)度,調(diào)度規(guī)則如下:

        1)在type-1 類型的處理器上,從core 1 開始,按照處理器核編號遞增且時間遞增的方式對隊(duì)列P1中的任務(wù)依次進(jìn)行調(diào)度。

        2)在type-1 類型的處理器上,從corem1開始,按照處理器核編號遞減且時間遞減的方式對隊(duì)列R1中的任務(wù)依次排列在時間片上,調(diào)度時按時間遞增方向進(jìn)行。

        3)在type-2 類型的處理器上,從core 1 開始,按照處理器核編號遞增且時間遞增的方式對隊(duì)列P2中的任務(wù)依次進(jìn)行調(diào)度。

        4)在type-2 類型的處理器上,從corem2開始,按照處理器核編號遞減且時間遞減的方式對隊(duì)列R2中的任務(wù)依次排列在時間片上,調(diào)度時按時間遞增方向進(jìn)行。

        3.5 調(diào)度舉例

        任務(wù)集的劃分結(jié)果為

        由調(diào)度規(guī)則可得

        應(yīng)用BI-Wrap 算法中的調(diào)度規(guī)則在所劃分的第1 個時間片(σ1=[ 0,60),L1=60)上對上述4 個隊(duì)列中的任務(wù)實(shí)例進(jìn)行調(diào)度,調(diào)度結(jié)果如圖1 所示。

        圖1 BI-Wrap 調(diào)度算法實(shí)例Fig.1 Examples of the BI-Wrap schedule algorithm

        如圖1 所示,采用BI-Wrap 算法進(jìn)行任務(wù)調(diào)度可保證在第1 個時間片內(nèi)分配的任務(wù)工作量都能在時間片截止之前完成,且所有任務(wù)在調(diào)度過程中都滿足非并行執(zhí)行性。

        3.6 BI-Wrap 算法的時間復(fù)雜度

        BI-Wrap 算法首先將整個任務(wù)集劃分為4 個子集,這一過程的時間復(fù)雜度為O(n),然后,BIWrap 算法對這4 個子集中的任務(wù)均按照既定的規(guī)則進(jìn)行順序調(diào)度,這一過程的時間復(fù)雜度也為O(n)。因此,整個BI-Wrap 算法的時間復(fù)雜度為O(n)。

        4 仿真試驗(yàn)及結(jié)果分析

        4.1 仿真實(shí)驗(yàn)

        在Windows 平臺下用C++語言模擬算法的調(diào)度過程,對SA 算法、Hetero-Split 算法及EB-Split 算法(使用BI-Wrap 算法進(jìn)行調(diào)度)分別進(jìn)行了模擬調(diào)度。

        對算法的輸入數(shù)據(jù),設(shè)置處理器集群(m1,m2)的個數(shù)平均至少大于2,任務(wù)集τ中的每個任務(wù)(τi)在不同處 理器集群 上的參數(shù)元組值均由隨機(jī)函數(shù)生成。實(shí)驗(yàn)每次測試的任務(wù)集數(shù)目為10 000。根據(jù)分析,實(shí)驗(yàn)將首先執(zhí)行算法的負(fù)載分配以追求低能耗的目標(biāo),然后,按照BI-Wrap 算法保證分配好的負(fù)載能夠進(jìn)行調(diào)度。

        首先測試得到3 種算法各自滿足系統(tǒng)約束的可行任務(wù)調(diào)度方案數(shù)見表1。

        表1 各算法所求的可行方案數(shù)Tab.1 Numbers of feasible schemes for each algorithm

        由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,EB-Split 算法不損失Hetero-Split 算法求得的可行方案數(shù),且兩者均優(yōu)于SA 算法。然后對比EB-Split 算法(使用BI-Wrap 算法進(jìn)行調(diào)度)與Hetero-Split 算法(正常調(diào)度)的平均系統(tǒng)能耗(分別用E1_avg 和E2_avg 表示),每次測試得到的系統(tǒng)能耗按式(11)計(jì)算而得。并計(jì)算EB-Split算法相對于Hetero-Split 算法的能耗降低百分比R=(E1_avg-E2_avg)/E1_avg。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2、圖2 所示。

        表2 Hetero-Split 與EB-Split 算法的能耗比Tab.2 Energy consumption ratios of the Hetero-Split and EB-Split algorithms

        圖2 Hetero-Split 與EB-Split 的能耗對比Fig.2 Energy consumption of the Hetero-Split and EBSplit algorithms

        由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,EB-Split 算法相較于Hetero-Split 算法在系統(tǒng)總能耗方面約降低23%~24%。

        4.2 仿真結(jié)果分析

        由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,EB-Split 算法與Hetero-Split算法在尋求可行性方案上性能相當(dāng)且優(yōu)于SA 算法。Hetero-Split 算法已被證明為可行方案數(shù)最優(yōu)的[10],故本文所設(shè)計(jì)的EB-Split 算法也滿足可行任一方案的最優(yōu)性。此外,在能耗方面,EB-Split 算法相較于Hetero-Split 算法在系統(tǒng)總能耗方面有大幅度降低,降低比率約為23%~24%。

        5 結(jié)束語

        異構(gòu)多核處理器上實(shí)時任務(wù)調(diào)度算法的設(shè)計(jì)向來是難點(diǎn)問題,尤其在航天探測等對系統(tǒng)各方面性能指標(biāo)要求都比較高的尖端領(lǐng)域。本文設(shè)計(jì)的基于全遷移的、加入能耗約束的實(shí)時任務(wù)調(diào)度算法,在保證系統(tǒng)實(shí)時性的條件下對能耗進(jìn)行了優(yōu)化,在總體性能方面優(yōu)于目前的較出色的SA 算法和Hetero-Split 算法。

        由于本文未考慮并行、遷移開銷、任務(wù)相關(guān)性等方面的問題,因此,還有許多工作需進(jìn)一步研究,且該任務(wù)調(diào)度算法目前雖然在能耗方面有較好的性能,但是并沒有達(dá)到在滿足實(shí)時約束條件下的最佳能耗。

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