[发明专利]一种基于划分调度的DAG任务的启发式处理器划分方法、系统及存储介质

说明书

本发明提供了一种基于划分调度的DAG任务的启发式处理器划分方法、系统及存储介质，本发明首先推导了一个基于分区固定优先级调度算法的DAG任务的响应时间分析；基于分析的直觉，本发明提出了一种贪婪并行执行集群(GPEC)的处理器分配策略，该策略考虑了DAG任务的拓扑结构和任务内子任务间的自干扰。本发明的有益效果是：本发明的GPEC策略考虑了DAG任务内部拓扑结构和自干扰的影响。此外，本发明将实时系统移植到嵌入式板上，在一个真实的平台上评估GPEC策略的性能。在实验中的与两种最新的处理器分配策略相比，本发明的GPEC策略最多降低了平均WCRT达到35.59%，DAG任务集的可调度率最多提高了76%。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于划分调度的DAG任务的启发式处理器划分方法、系统及存储介质。

背景技术

随着处理器数量的不断增加以及在截止日期前完成大量计算的严格要求，越来越多的应用被迁移到不同类型的移动终端和边缘云的嵌入式多处理器平台[1]、[2]上并行执行。这些并行程序通常可以用有向无环图(DAG)任务模型来表示，其中DAG任务由子任务和连接子任务的边组成[3]。子任务表示顺序计算，边表示连接的子任务之间的依赖关系。

图1显示了自动驾驶车辆的实时避障应用程序。在这种情况下,车辆的前面有一个障碍，同时车辆A的左侧车道有车辆B在行驶。为了避免这个障碍,车辆必须根据从车身传感器和路边服务器接收到的信息安全计划的路线。因此，此应用程序可以映射到具有以下7个子任务的DAG任务。V_(i,0)表示目标识别操作，其中A车利用其前方传感器给出的信息对障碍物进行识别。V_(i,1)是切换到改变行驶路线操作模式,这引发了接下来的三个操作:减缓汽车(V_(i,2)),从路边服务器获取信息来确定前面的路是安全的(V_(i,3)),并检查双方的车道是否安全使用信息从侧面传感器(V_(i,4))。最后，V_(i,5)和V_(i,6)分别为执行转向控制器换道和恢复正常驾驶模式的操作。由于这些操作之间的依赖关系，V_(i,5)在V_(i,3)和V_(i,4)完成之前不能执行。否则，车辆A可能会选择左转以避开障碍物，但这种选择可能会导致车辆A与车辆B发生碰撞。

对于多处理器平台上的并行任务，实时调度算法有三种类型：全局调度、分区调度和联邦调度。在全局调度下，子任务可以在任何处理器上执行，并且在执行过程中可以迁移[3]-[5]。联邦调度及其变体[6]-[9]将每个任务分配到一组处理器上，这个任务的子任务可以在任何一个分配的处理器上执行。相反，在分区调度[10]-[14]下，每个子任务被分配到一个处理器上，并将一直在这个处理器上执行(不可迁移到其他处理器上执行)。与全局调度和联邦调度相比，分区调度的优势在于它没有子任务的迁移成本，处理器之间的隔离性较好，在业界得到了广泛的应用。

并行有向无环图(DAG)任务的实时调度问题是近年来广泛研究的课题。然而，在分区固定优先级调度下，如何分配DAG任务的子任务，以减少最坏情况响应时间，提高任务的可调度性，目前尚不清楚。

发明内容

本发明提供了一种基于划分调度的DAG任务的启发式处理器划分方法，包括PEC结构的启发式处理器分配步骤，所述PEC结构的启发式处理器分配步骤包括：

步骤1：初始化每个处理器的剩余利用率U_a(i)＝1，i＝1，..，m；初始化就绪队列Ready为空；初始化处理器分配策略为空

步骤2：根据公式(4)计算每个子任务的可容忍的最晚开始时间保存到表LST中；

步骤3：从任务τ_i的第一个任务到最后一个任务检查，是否派生出了PEC结构如果得到了那么执行步骤4，否则结束；有且只有一个相同父子任务的子任务集合称为PEC结构，PEC结构为并行执行集群结构，使用表示τ_i中的第k个PEC结构，其中k∈[0，π_i]，π_i表示任务τ_i中PEC结构的数量；