多处理器片上系统中温度敏感的节能调度研究


项目主持人

李新博士

项目简介

近几年,越来越多的新型嵌入式系统需要高性能、高集成度的处理器来满足其相关的嵌入式设计约束,例如减小系统的物理尺寸或者降低功耗. 在这种情况下,多处理器片上系统(Multiprocessor systems-on-chips, MPSoCs)成为了解决这一问题的一个比较理想的方案,并且引起了学术界和工业界的共同关注。然而,随着处理器集成度的提高,芯片内部功率和发热量急剧增加,芯片内部温度也随之上升。高温热点和大的温度变化降低了系统的可靠性和性能,严重制约了高性能微处理器在实时系统中的应用和发展。在满足实时系统截止期和芯片阈值温度的约束下,如何执行任务调度、降低芯片能耗是一个亟需解决的热点问题。

研究内容

本项目重点研究多处理器芯片上温度和能量管理中自适应技术,构造多处理器反馈控制调度系统的模型。 具体内容包括:

1. 芯片动态功率-温度-能耗管理模型
确定芯片功率、温度、能耗三个物理量之间的关系;遵照傅立叶热传导定律等相关理论对单芯片多处理器内部热传导过程进行建模。
2. 基于反馈控制的体系结构
对于带反馈控制的实时系统结构,除了被控系统的动态模型外,还应存在温度监测、控制、调度以及执行等模块。在多处理器实时系统中如何构成这些模块将是重要的研究内容
3. 单芯片多处理器上实时任务节能调度
主要包括周期性任务集合的实时节能调度、混合实时任务集合的实时节能调度以及带温度阈值约束和任务依赖关系的实时节能调度。
4. 评价体系
相对于单处理器的反馈控制调度,多处理器调度的性能指标更加广泛,比如包含了温度波动、能量消耗、负载平衡、任务迁移等等。如何将多处理器的这些性能指标包含在指标评价体系中将是研究的重要内容。
项目目标

本项目将建立一套完整的功率-温度-能耗动态管理模型和实时任务调度机制,为推动多处理器实时系统发展提供理论依据和技术支持。

  • 在MPSoCs 中建立功率-温度-能耗动态预测和度量模型,并在该模型基础上研究温度和能量动态管理机制。
  • 采用反馈控制的方法,提出一组自适应的、温度可感知的实时调度算法。
  • 针对不同任务的实时性需求,结合动态电压/频率调整技术,对实时任务调度算法做出节能优化。
  • 建立一个基于多核芯片的实时任务调度仿真系统,对所提出的模型和算法进行评估。


已完成工作介绍

1. 温度感知的动态调度模拟器

为了对温度感知的动态任务调度算法进行评估,本项目使用HotSpot 5.0作为功率-温度建模工具,根据具体的多处理器片上系统的特性开发了一个连续运行的动态调度模拟器,其运行界面如图1所示:

图1  运行界面

该模拟器可以方便的对各种多处理器系统中的温度感知的动态任务调度算法进行评估;可以根据需要生成各种周期性、带依赖关系的随机任务集,或者低、中、高负载的固定任务集;可以将算法执行过程中处理器各组成部分的温度以图形化的形式进行动态显示。

为了方便使用,在生成带依赖关系的任务集时,该模拟器可以对任务之间的依赖关系以DAG图的形式进行直观的展示(如图2);在模拟器运行过程中,图形化界面可以实时的显示各个内核上执行的任务号,并且模拟器还单独以Gantt图的形式动态的显示各个内核上任务的活动顺序和持续时间(如图3)。

图2  DAG显示

图3  Gantt显示



2. 基于滑动窗口模型的温度感知动态任务调度算法ProbH*

随着处理器功耗密度的增加,芯片内部温度急剧升高。 过高的芯片温度增加了系统的冷却成本,降低了系统的可靠性和性能。在研究了多种关于多处理器片上系统的温度管理技术的基础上,提出了一种基于滑动窗口模型的温度感知动态任务调度算法ProbH。 该算法根据各个内核的当前温度和历史温度,计算各个内核的任务分配概率,然后选择概率最大的内核来执行任务。如果有多个内核任务分配概率相同,则优先选择平均邻居单元温度最低的内核。 实验表明,该算法能够有效的减少高温热点的累计时间,降低芯片内部各单元在空间和时间上的温度变化,从而得到相对较低的平均温度以及更加均衡的温度分布。

* Luguang Wang, Zhiping Jia, Xin Li, Yang Li and Meikang Qiu, “Dynamic Temperature-Aware Task Scheduling Based on Sliding Window Model for MPSoCs”, The 3rd IEEE International Conference on Advanced Computer Control(ICACC 2011).