【摘 要】
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全局固定优先级（Global Fixed Priority,GFP）多处理器调度可实现实时嵌入式系统的多任务并行,但增加了实时分析难度。解决GFP多处理器调度实时分析的关键是找到一个临界时刻,因为该临界时刻可导致最坏响应时间（Worst Case Response Time,WCRT）。然而,在目前实时分析基础理论条件下,抢占式的GFP多处理器调度尚未能找到临界时刻,故无法从理论上证明出最优解,这
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全局固定优先级（Global Fixed Priority,GFP）多处理器调度可实现实时嵌入式系统的多任务并行,但增加了实时分析难度。解决GFP多处理器调度实时分析的关键是找到一个临界时刻,因为该临界时刻可导致最坏响应时间（Worst Case Response Time,WCRT）。然而,在目前实时分析基础理论条件下,抢占式的GFP多处理器调度尚未能找到临界时刻,故无法从理论上证明出最优解,这也是国际上实时分析理论的经典难题。国内外学者提出了诸多近似解来获得GFP多处理器调度下的WCRT上界,但找到更紧凑的WCRT上界的优化空间非常有限,阻碍了GFP多处理器调度的实时分析理论发展。基于窗口分析框架的负载划分方法成为了当前主流分析方法,但这些主流分析方法侧重于优化前部负载,忽略了中部负载和后部负载中也存在分析悲观性的事实。一方面,本文找准了后部负载中存在与被分析任务并行执行的情况,保守减去最小并行时间,优化后部干扰;另一方面,本文通过决定作业释放时刻构造整体最大干扰场景,为GFP多处理器调度的WCRT上界计算提供了新思路。本文的创新工作具体如下:（1）提出了后部干扰优化的可证明实时分析理论。当前主流分析方法假设后部干扰由所有后部负载贡献,忽略了存在并行后部负载的事实。提出的方法首先判断每个高优先级任务的后部负载在窗口末端是否与被分析任务并行执行,接着从后部负载中保守减去最小并行时间作为后部干扰,然后对最大总干扰进行合理修正,最后推导出更紧凑的WCRT边界并证明该边界仍然安全。实验表明,与当前主流分析方法相比,提出的方法实现了至少4%以上的性能提升。（2）提出了整体最大干扰优化的可证明实时分析理论。当前主流分析方法采用负载划分方法进行实时分析,忽略了各个子部分都会引入分析悲观性的事实。提出的方法首先构造高优先级任务的最紧干扰模式,确保产生最多干扰作业,接着构造第一个作业的最大干扰值,确保最大程度延迟被分析任务开始执行的时刻,然后安排每个作业在多处理器上的执行时间与位置,最后推导出更紧凑的WCRT边界并证明了该边界仍然安全。实验表明,与当前主流分析方法相比,提出的方法实现了至少5.2%以上的性能提升。
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