随着物联网的不断发展,物联网设备的数量和种类正在急速增加。物联网设备应用十分广泛,有一部分物联网设备无法使用传统的电池或电源进行供电,因此需要用到能量收集技术。能量收集就是通过收集物联网设备周围的微小能量（例如太阳能、风能等）,从而达到维持自身系统对电能的需求。能量收集可以为不方便使用传统供电方式的物联网设备供电,保证物联网设备的运行。但是,由于能量收集设备的能量输出通常很弱且不稳定,因此物联网设备在执行程序时有可能经常由于断电而被迫中断。由此产生了被称为间歇计算的系统,以确保软件程序在频繁断电的情况下能够取得进展。在间歇计算系统中,程序以程序段的形式执行。常规的间歇计算系统在每个程序段结束时,将程序状态备份到非易失性存储器（NVM）,然后系统继续执行下一个程序段。一旦电量耗尽则系统停止运行,等到能量充足时系统自动重启,NVM上的备份状态将重新加载,从而程序可以从故障程序段的开头恢复执行,而不是从程序的最开始进行完全重新启动。状态备份非常耗时,尽管大多数系统都使用直接内存访问（DMA）来加速数据复制,但状态备份的时间开销仍然很大。在某些现有的间歇性计算系统中,状态备份最多可以占据90%以上的系统执行时间,大大增加了系统整体运行时间。为了减少间歇计算系统的总体运行时间,本文设计了一种自适应执行的间歇计算系统。该系统利用异步DMA技术将间歇系统中的状态备份和程序执行并行化,将状态备份的执行时间隐藏在程序执行后面,减少了系统的备份延迟,提高了系统的整体运行效率。本文在执行任务时采用一种具备容错的状态备份策略,在状态备份结束后进行错误检测,如果出现错误仍继续执行下一个任务,期待当前错误的状态备份被后续的正确状态备份覆盖掉,每次系统重启时程序总是从最新的正确状态备份中恢复。本文提出一种自适应的能量分级策略,可以根据系统的剩余能量将系统分为充足和不足两种状态。另外本文提出了一种静态自适应任务合并方法,可以根据一定的规则将任务合并起来,从而减少系统的状态备份次数。由此本文又提出了一种基于能量分级的静态自适应执行的调度策略,该策略可以根据系统当前能量情况自适应的选择执行合并前或者合并后的任务,大大减少了状态备份的次数和系统整体延迟。本文探究了状态备份时各变量的备份顺序对状态备份正确性的影响,最后本文研究了系统在不同NVM速度下的执行效率。本文实验在意法半导体单片机STM32F7平台上进行,实验使用8组基准算法进行测试,实验结果显示,本文提出的基于并行状态备份的自适应间歇计算系统最多可以减少71%的执行时间,在不同NVM速度下,任务执行时间平均减少了 47%。