異構(gòu)多處理器片上系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法研究與應(yīng)用

第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 異構(gòu)MPSoC任務(wù)調(diào)度
1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 異構(gòu)：MPSoC任務(wù)調(diào)度的研究現(xiàn)狀
2.1 異構(gòu)MPSoC體系結(jié)構(gòu)發(fā)展
2.1.1 處理器內(nèi)核架構(gòu)
2.1.2 異構(gòu)MPSOC現(xiàn)狀
2.2 任務(wù)調(diào)度分析
2.2.1 任務(wù)調(diào)度分類
2.2.2 異構(gòu)MPSoC常用任務(wù)模型
2.2.3 異構(gòu)MPSoC任務(wù)調(diào)度結(jié)構(gòu)
2.3 異構(gòu)多處理器任務(wù)調(diào)度相關(guān)研究
2.3.1 異構(gòu)多處理器任務(wù)調(diào)度方法
2.3.2 任務(wù)調(diào)度啟發(fā)式算法
2.4 本章小結(jié)
第三章 面向可重構(gòu)片上系統(tǒng)的靜態(tài)軟硬件劃分方法
3.1 引言
3.1.1 可重構(gòu)片上系統(tǒng)概述
3.1.2 軟硬件劃分算法現(xiàn)狀
3.2 軟硬件劃分模型
3.2.1 體系結(jié)構(gòu)
3.2.2 相關(guān)定義
3.2.3 軟硬件劃分的0／l背包模型
3.3 貪心算法與模擬退火融合的軟硬件劃分方法
3.3.1 軟硬件劃分算法的提出
3.3.2 軟硬件劃分算法流程
3.3.3 基于貪心算法的預(yù)劃分
3.3.4 基于改進(jìn)模擬退火算法的軟硬件劃分
3.3.5 算法復(fù)雜度分析
3.4 模擬實驗及性能分析
3.4.1 實驗方案
3.4.2 實驗結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
第四章 面向可重構(gòu)片上系統(tǒng)的動態(tài)軟硬件劃分方法
4.1 引言
4.2 軟硬件劃分模型
4.2.1 軟硬件協(xié)同函數(shù)
4.2.2 問題描述
4.2.3 劃分算法設(shè)計
4.3 考慮帶權(quán)重任務(wù)節(jié)點深度的動態(tài)軟硬件劃分算法
4.3.1 動態(tài)劃分流程
4.3.2 調(diào)度算法
4.4 實驗及性能分析
4.4.1 實驗環(huán)境介紹
4.4.2 開發(fā)工具
4.4.3 設(shè)計流程
4.4.4 算法性能測評
4.5 本章小結(jié)
第五章 基于反饋機(jī)制的實時彈性任務(wù)調(diào)度算法一
5.1 彈性任務(wù)調(diào)度算法
5.2 任務(wù)模型
5.3 算法總體設(shè)計
5.4 周期調(diào)整算法
5.4.1 基于資源預(yù)留的周期調(diào)整算法
5.4.2 廣義周期調(diào)整算法
5.5 底層調(diào)度算法
5.6 動態(tài)任務(wù)執(zhí)行時間估計方法
5.7 基于反饋的彈性調(diào)度算法
5.7.1 基于反饋機(jī)制的近實時彈性任務(wù)調(diào)度算法
5.7.2 基于反饋機(jī)制的廣義實時彈性任務(wù)調(diào)度算法
5.8 算法驗證及結(jié)果分析
5.8.1 驗證方法
5.8.2 算法評價指標(biāo)
5.8.3 實驗結(jié)果與分析
5.9 本章小結(jié)
第六章 基于反饋的過載避免動態(tài)實時調(diào)度算法
6.1 任務(wù)模型
6.2 調(diào)度算法原理及證明
6.2.1 調(diào)度策略
6.2.2 理論分析
6.3 算法表述
6.3.1 形式化算法描述
6.3.2 建立回歸模型
6.3.3 未來利用率預(yù)測
6.4 算法分析
6.4.1 瞬時利用率和預(yù)測DM周期數(shù)的關(guān)系
6.4.2 最遲發(fā)生DM的周期數(shù)K對系統(tǒng)預(yù)測的影響
6.4.3 任務(wù)的隔離性
6.5 性能評測
6.6 本章小結(jié)
第七章 基于關(guān)鍵任務(wù)分析的DVS調(diào)度算法
7.1 低功耗調(diào)度算法框架
7.2 低功耗調(diào)度算法設(shè)計
7.2.1 基于關(guān)鍵任務(wù)的調(diào)度算法
7.2.2 電壓選擇策略
7.3 實驗驗證
7.3.1 實驗平臺系統(tǒng)
7.3.2 低功耗調(diào)度算法性能分析
7.3.3 異構(gòu)多核低功耗調(diào)度算法性能分析
7.4 本章小結(jié)
第八章 基于改進(jìn)遺傳算法的節(jié)能調(diào)度算法
8.1 引言
8.1.1 MPSoC能耗問題
8.1.2 節(jié)能調(diào)度的研究現(xiàn)狀
8.1.3 本章方法
8.2 異構(gòu)MPSoC節(jié)能調(diào)度模型
8.2.1 任務(wù)模型
8.2.2 能量模型
8.2.3 系統(tǒng)模型
8.3 基于改進(jìn)遺傳算法的節(jié)能調(diào)度
8.3.1 算法框架
8.3.2 任務(wù)優(yōu)先級確定方法
8.3.3 基于縮放優(yōu)先級的節(jié)能調(diào)度
8.3.4 優(yōu)先級鏈表調(diào)度
8.3.5 算法復(fù)雜度分析
8.4 模擬實驗及結(jié)果分析
8.4.1 實驗方法
8.4.2 實驗結(jié)果及分析
8.5 本章小結(jié)
第九章 異構(gòu)多處理器溫度感知調(diào)度算法
9.1 引言
9.1.1 處理器溫度挑戰(zhàn)
9.1.2 溫度調(diào)度相關(guān)研究
9.1.3 本章方法
9.2 系統(tǒng)模型和問題定義
9.2.1 任務(wù)模型
9.2.2 溫度模型
9.2.3 異構(gòu)MPSOC溫度感知調(diào)度問題定義
9.3 基于峰值最小化的啟發(fā)式溫度感知調(diào)度算法
9.3.1 峰值溫度最小化調(diào)度算法
9.3.2 關(guān)鍵路徑任務(wù)調(diào)度算法
9.3.3 模擬實驗及結(jié)果分析
9.4 本章小結(jié)
第十章 任務(wù)調(diào)度算法應(yīng)用研究
10.1 軟硬件劃分算法應(yīng)用研究
10.1.1 應(yīng)用背景
10.1.2 系統(tǒng)設(shè)計
10.1.3 軟硬件劃分過程
10.1.4 算法實現(xiàn)
10.2 節(jié)能調(diào)度算法應(yīng)用研究
10.2.1 處理器介紹
10.2.2 系統(tǒng)設(shè)計
10.2.3 節(jié)能調(diào)度算法應(yīng)用
10.3 本章小結(jié)
第十一章 總結(jié)和展望
11.1 總結(jié)
11.2 展望
參考文獻(xiàn)