【摘 要】
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近几十年来,多处理器在实时系统中得到越来越广泛的应用,以满足快速增长的高性能计算和降低功耗的需求。多处理器由于允许任务间并行运行,给实时调度带来较大困难。同时,由于现代实时系统对任务内并行性的探索使得实时调度问题变得更加复杂,因此实时调度问题更具挑战性。本文主要研究了两类实时任务模型在多处理器上的调度问题:顺序任务模型和并行任务模型。在顺序任务模型中,每个任务只能同时在一个处理器上执行;而在并行任
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近几十年来,多处理器在实时系统中得到越来越广泛的应用,以满足快速增长的高性能计算和降低功耗的需求。多处理器由于允许任务间并行运行,给实时调度带来较大困难。同时,由于现代实时系统对任务内并行性的探索使得实时调度问题变得更加复杂,因此实时调度问题更具挑战性。本文主要研究了两类实时任务模型在多处理器上的调度问题:顺序任务模型和并行任务模型。在顺序任务模型中,每个任务只能同时在一个处理器上执行;而在并行任务模型中,每个任务包含多个子任务,这些子任务可以同时在多个处理器上执行。首先,对于顺序任务的调度,本文研究了在给定多处理器调度算法下顺序任务集可调度的充分条件。对于多处理器调度算法P-EDF,P-DM及G-EDF,本文给出了顺序任务集可调度的共同充分条件,减少了顺序任务集可调度性的重复判定,该结果改进了Baruah和Fisher在2005年、2006年和Fisher等人在2006年给出的P-EDF,P-DM调度算法下顺序任务集可调度的充分条件,改进后充分条件可以判定更广泛的任务集,且仍旧保持简洁的形式和易处理性。其次,对于顺序任务的调度,本文研究了多处理器P-EDF调度算法的加速因子。对于相对截止期不超过周期的受限截止期顺序任务集,本文证明了P-EDF调度算法具有加速因子2.5556-1/m,其中m为处理器数量,该结果改进了Chen和Chakraborty在2011年证明的加速因子2.6322-1/m,将加速因子的上界与渐进下界2.5的差距从0.1322缩小到0.0556。最后,对于并行任务的调度,本文研究了以有向无环图（DAG）建模的并行任务实时调度算法的加速因子。本文提出了一种新的基于分解的调度算法来处理并行DAG任务。在基于分解的调度中,每个DAG任务被分解为一组独立的顺序任务,然后这些顺序任务可以使用任何经典的多处理器调度算法进行调度。本文证明了当分解后的顺序任务集使用G-EDF调度时,该算法具有加速因子2.618,当分解后的顺序任务集使用G-DM,或P-DM,或P-EDF调度时,该算法具有加速因子3.42,改进了Lakshmanan等人在2010年、Qamhieh等人在2014年和2019年的结果。
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