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异构多核计算机嵌入式系统的性能与能量优化

添加时间:2018-07-03 18:36:29   浏览:次   作者: www.dxlwwang.com
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本文是一篇计算机硕士毕业论文,计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一,对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响,并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域,已形成了规模巨大的计算机产业,带动了全球范围的技术进步,由此引发了深刻的社会变革,计算机已遍及一般学校、企事业单位,进入寻常百姓家,成为信息社会中必不可少的工具。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇计算机硕士毕业论文,供大家参考。

 
第1章绪论
 
1.1研究背景
嵌入式计算系统已广泛应用于多个应用领域,跨度从小型的电池供电设备如手机、数字相机、MP3播放器、个人电子辅助设备、医疗监控设备到中大型分布式设备如航空电子系统、汽车电子系统、军工系统等[1]。随着计算需求的日益增加与功能复杂化,单个嵌入式计算节点早已不能满足现代需求,嵌入式系统逐渐向异构、分布、多核的复杂结构发展。通常这种复杂系统会由多个计算单元组成,计算单元之间通过总线互联。系统将复杂的系统功能划分成多个子任务,每个子任务由专门的计算单元负责执行。如航空电子系统、汽车电子系统、工业自动化系统都属于这样一类系统,在这些系统里存在数十甚至上百的计算单元,不同的计算单元负责一项类型与数量迥异的子任务[2]。典型应用如宝马轿车中包含一百多个异构的计算单元,每个计算单元负责一项专属的计算任务,如刹车控制、车窗控制、油门控制等,各个计算单元通过总线互联,为整个汽车提供计算服务[3]。从系统角度,物理位置独立、计算能力与体系结构各异的嵌入式计算单元通过总线互联,同时各节点还具有专属任务,这样的系统是一个异构、分布式、嵌入式系统。同时,这样的系统也兼备异构计算、分布式计算和嵌入式计算的特点。在嵌入式系统里,性能是评价系统服务质量一个非常重要的指标。从用户的角度,性能越高用户满意度越高,用户总希望提交的任务的响应时间越少越好。其实性能不论是在嵌入式系统里还是在云计算里都非常重要,Google的研究报告显示当页面搜索时间每增加0.5S时,将会减少20%的用户访问量[4]。在嵌入式系统中用户对任务的响应时间要求相比云计算中用户对任务响应时间的要求更高,用户总是希望系统能提供最快的响应速度,如电梯按钮的反应、音乐播放等。从系统的角度,系统性能越好、用户提交任务的响应时间越短,则单位时间内可以处理的任务就越多,系统满足要求的可能性更高从而提高产品的竞争力。因此,在嵌入式系统中需要尽量保证任务的响应时间。能量有效性在嵌入式系统中一直占据着重要地位,有限的能量供给一直是嵌入式系统难以解决的问题,也一直是嵌入式系统发展的一个瓶颈,特别是对那些电池供电设备而言,发展充足的能量供给源是这些生产厂商孜孜追求的目标。这些电子设备常见如MP3、手机、笔记本、智能机器人,无人飞机等。无疑,可持续使用性一直是这些设备生产厂商之间竞争核心焦点之一。如OPPO手机广告非常直接地用“充电5分钟,通话2小时”等标语提升自己在同行中的竞争能力。类似地,大疆公司生产的无人机畅销全球,但它目前几乎所有产品的单块电池的持续飞行时间不超过30分钟,很多飞行爱好者在使用时需要同时携带多块电池设备。在能源未能得到有效解决前,如发展新的环保、可持续、续航能力强的新能源,高效的能量分配将会是复杂嵌入式系统设计的一个极其重要的角色。而且从整个耗电设备能量使用分配看,目前移动计算设备的能量使用率已经显著提高。据不完全统计,目前由移动设备与桌面计算设备所消耗的电量与数据中心服务器所消耗的能量相当[5]。因此,从整个生态环境角度,降低嵌入式系统的能量也有其必要性。
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1.2主要研究内容
提高性能与减少能量使用在一定程度上具有矛盾性,系统中处理器的运行频率提高,功率增大可以缩短任务的响应时间以达到提高系统性能的目的,然而频率增大同时也会引起能量使用的增加;反过来,降低处理器的运行频率可以减少能量消耗,但也会导致系统响应时间的增加和性能下降。在嵌入式系统中,性能与能量都非常重要[13],每一项都不可忽视。因此很多研究通常围绕两个问题进行讨论,其一是固定能量下的性能优化问题,其二是固定性能下的能量使用优化问题。因此,这两个问题也经常被视为两个对立或者对称的问题。虽然已有大量相关研究,但是已有研究很少完全结合异构、分布、嵌入式的特点综合考虑性能与能量的优化问题。本文在异构分布嵌入式系统中考虑系统的性能与和能量优化问题。我们假设系统包含了多个物理位置分布的嵌入式计算单元(节点),每个计算单元上已经有预先分配的一些专属任务,这些任务只能在该计算单元上执行,不能被迁移到别的计算单元上处理。在系统已经有一部分功能的前提下(每个单元已分配了专属任务),还有一部分普通任务需要被执行,这些普通任务是以任务流的形式到达,因此为执行这些任务需要把总任务流划分成多个子任务流,然后每个任务流再分配到系统的处理单元上去执行。为了充分体现系统的异构性,我们尽量将系统建模成一个完全异构的系统,系统中每个处理单元有不同的最大和最小运行频率,并且每个处理单元能量消耗级别也不一样,每个节点预分配的任务或者负载各异,且不同节点上专属任务和普通任务调度的策略(优先级)也不一致。本文考虑的异构多核的分布嵌入式系统是根据现有以及将来系统发展可能达到的规模进行建模,这个模型具有一定的泛化性。我们在所建立的模型上进行性能与能量优化研究。由于异构分布嵌入式系统中的计算问题既具有异构、分布式的特点,同时被嵌入式系统中的各种有限条件约束,而且还由于性能与能量优化自然具有的复杂性,使得性能与能量优化研究需要一步步深入,将模型逐步泛化向实际系统靠近,在对问题认识逐渐深刻与理解的基础上,既考虑不同场景下的优化问题,又考虑其研究最终的合理性。我们让研究的问题从能解决特定情景下的问题,转变到能解决不同情景下的问题。通过挖掘系统的能量有效性与计算资源的高效和有效利用,本文工作为异构分布嵌入式系统中的性能与能量优化提供开创性工作。
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第2章相关研究及其方法
 
2.1多核嵌入式中的高性能与能量有效
传统嵌入式系统的设计是以能量或者功率为中心,由于计算密集型嵌入式应用的增加,近些年嵌入式计算已逐步向高性能嵌入式计算转向。例如,对3G移动手机的信号进行处理,14.4Mbps信道要求每秒需要操作35-40十亿条指令。嵌入式设备有限的能量使得系统设计在满足功能需求的同时必须考虑其能量使用。实际的需求与功率之间的冲突给现代的嵌入式系统带来了很大的挑战。高性能通常需要较高的处理器频率和较多的能量消耗,而低功耗通常需要提供适度的功率或低处理器频率。所以高性能低功耗的嵌入式系统运行任务时,需要仔细考虑能量性能之间的收益关系。比如为了节能把某个处理器的频率从3.15GHZ降低到3.0GHZ,虽然会降低10%的性能,但却能减少30%-40%的能量消耗。当代嵌入式系统低功耗的需求使得无法单纯依靠提高处理器核的频率来达到高性能的要求。为了既满足高性能又满足低功耗的需求嵌入式的设计已从单核向多核发展。随着多核嵌入式系统的发展,片上多核(CMP)与多处理器片上系统(MPSoCs)是两个常见的嵌入式多核概念。CMP通过增加核的个数来提升系统性能,实现可伸缩的高性能嵌入式系统,不管是MPSoCs还是CMPs进行能量有效的高性能运算和满足通常场合下的应用需求,都必须依赖于高性能嵌入式计算的硬件和软件基础技术。
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2.2体系结构层的性能与功率优化
图2.1是异构多核嵌入式系统从顶层应用到底层硬件的一个纵向解析图,从图中可以看出对性能与能量的优化可以从不同的层面去实现,且不同层面其实现的技术手段和方法也不一样。运行中的系统由系统任务和系统的硬件组件构成,系统的性能与能量消耗既与任务有关也与每个硬件组件有关。虽然可以直接通过对硬件操作来控制系统基础组件,但这是一种低耦合方式,操作复杂且效率低。为了针对应用特点和硬件特点更有效地对运行时的系统进行优化,硬件辅助的中间件软件方式是一种易操作且高效的优化手段。因此,理论上对异构多核嵌入式系统的性能与能量优化可以从三个层级进行:第一个层级为底层基础层;第二个层面为中间件层;第三个层面为顶层应用层。每个层面都有优化的空间,也可以层与层之间通过各种技术进行组合优化。2.2.1体系结构设计层面任何系统都必须依靠硬件支撑才能运行软件,因此
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第3章定频模式下的性能优化.....26
3.1引言...........26
3.2模型与问题描述...........26
3.3性能优化方法......27
3.4性能优化算法......35
3.5数值实验.............41
3.5.1负载异构对性能优化的影响.........41
3.5.2功率消耗指数α对性能优化的影响.......42
3.5.3优先级调度策略对性能优化影响...........43
3.5.4完全异构系统测试.............45
3.5.5辅助方法求解测试.............46
3.5.6实验总结...........46
3.6小结...........49
第4章变频模式下的能量优化.....50
4.1引言...........50
4.2系统模型与问题描述.............50
4.3能量优化方法......52
4.4能量优化算法......58
4.5数值实验.............66
4.6实验评估.............73
4.7小结...........78
第5章性能与能量联合优化....80
5.1引言...........80
5.2模型与问题描述...........80
5.3性能与能量优化...........84
5.4数值实验.............94
5.5小结...........104
 
第5章 性能与能量联合优化
 
5.1引言
本章对异构多核嵌入式系统的性能与能量联合优化问题进行研究。在嵌入式系统中性能与能量都是都非常重要的属性且一直备受关注。性能一般由应用需求驱动,能量一般被有限的供电设备限制。在不同的场合这两个属性可能会有所偏重,因此目前大部分的研究通常根据其实际应用场合解决其问题,这些问题总结起来分为两类;第一类固定性能优化能量;第二类:固定能量优化性能。这个两个问题通常被分开研究,虽然这两个问题可以被认为是两个对称的问题,即求一个问题的方法可以被类似于求另一个问题,但是很少有算法可以被既可用于固定能量优化性能,又可以被用于固定性能优化能量。异构分布式系统中性能与能量的优化是一个很复杂的问题,这个问题在资源受限的异构多核嵌入式系统中更加棘手。模型不同则问题的解决思路也不同,一些研究者为了得到数学上的最优解把CPU的可调频率看成是一个连续可变的变量,并把问题建模成一个多约束、多变量的优化问题。这种思路有可能得到数学意义上的全局最优解,但是在实际系统上任何CPU的频率不可能是连续可变的。因此,一些研究者把CPU的频率看成一个离散的集合,那么问题就变成了一个复杂的组合问题,而通常这类问题是一个NP难问题且很难求得最优解。本章在前两章的基础上,根据实际情况把CPU频率看成元素有限的离散组合,并研究性能与能量的联合优化。本章的组织结构是:第二节给出相关模型以及问题的描述;第三节对问题进行必要的数学推导;第四节在第三节工作的基础上给出性能与能量的联合优化算法,并分析算法的收敛性和稳定性等。第五节,通过实验验证算法的稳定性以及求解效果。
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总结
 
本文针对异构多核嵌入式系统中性能与能量优化进行研究。考虑的应用场景为将普通任务分配到具有多核的异构嵌入式系统上,系统中的每个核已经预先加载了一部分专属任务。专属任务只能在固定的处理器上执行,而普通任务可以在任意的节点上执行。我们分别从硬件层与应用层强调了系统的异构性。从硬件层的角度,考虑每个核具有不同的运行速度,不同的功率以及不同的空闲速度等;从应用层的角度,考虑不同的专属任务具有不同的到达率、大小以及紧急程度。在实际情况中,通常专属任务的重要性比普通任务要高。为了保障专属任务可以及时得到响应,我们定义专属任务执行的优先级高于普通任务。然而并非每类专属任务的紧急程度都是一样,为了充分利用系统的计算资源,我们根据专属任务的紧急程度定义了三种优先级策略:专属任务无优先级、专属任务优先级不抢占、以及专属任务优先级抢占。并允许不同核根据其专属任务的重要性,可以从三种优先级策略中任选一种最为其调度策略。在上述应用背景下,全文的研究内容分为定频模式下的性能优化、变频模式下的能量优化、以及性能与能量的联合优化三个主要部分。本文采用排队理论对问题进行建模,把系统中的每个核看成一个M/M/1的排队系统,把整个系统看成一个多队列系统。同时,不同的优先级也会对应不同的M/M/1计算模型。在嵌入式系统中,性能与能量都非常重要,但性能与能量在一定程度上也具有矛盾性。性能的提高需要消耗更多的能量,同时能量的节约也会导致一定的性能下降。根据不同的需要有些系统相对性能更注重能量,而有些系统则相对能量更注重性能。定频模式下的性优化主要针对不允许频繁调节核频率且在只要满足能量约束下性能越高越好的系统,在这个问题的研究中我们把问题建模成一个多变量、多约束的优化问题。我们采用拉格朗日方法对问题进行求解,并提出一个可以得到全局最优性能的优化算法。变频模式下的能量优化主要针对满足性能约束下能量使用越少越好的系统,我们同样把这个问题建模成一个多变量、多约束的优化问题。通过采用拉格朗日方法求解,提出一个可以得到全局最优能量的优化算法。当由于系统异构性太强而导致问题无法全部通过拉格朗日求解时,首次提出用最优解数据作为训练数据,训练出核频率与任务量的关系以辅助问题的求解。并且,我们在实际多核嵌入式系统平台上验证了理论数据与实际测试数据的一致性。“固定性能求能量”与“固定能量求性能”通常被视为两个独立的问题求解,很少有同一个算法可以解决这两个问题,性能与能量的联合优化弥补了这个不足。这个问题的研究中,我们既把问题看成一个多变量、多约束的优化问题,同时也看成一个复杂的组合问题。在问题的解决过程中,针对由于异构性很强而导致问题难以解决时,巧妙的利用KKT理论把所求问题递归转换为子问题,提出了一个给定核速度下的最优负载算法;然后在该算法的基础上又提出了一个简单、高效的性能与能量联合优化算法。这个算法既可以解决固定性能求能量的优化问题,也可以解决固定能量下求性能的优化问题。
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参考文献(略)

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