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DVS系统硬实时周期任务动态调度算法
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与实时任务的可调度分析不同，实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时，还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果，传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型，利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响，提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明，该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。
关 键 词 动态电压调整; 感功计算; 功耗优化; 实时系统; 任务调度
目前，嵌入式微处理器广泛采用动态电压调整 (Dynamic Voltage Scaling，DVS) 技术，工作电压在运行时可动态调整。由于集成电路的动态功耗近似地与工作电压平方成正比[1]，DVS已成为嵌入式实时系统降低功耗、延长电池使用时间的有效技术手段。硬实时系统(特别是安全关键系统)中任务具有严格的截至时间要求，即使在最坏的情况下也必须保证任务在指定时间内完成。为了达到这个要求，设计实时系统时应按最坏情况进行负荷分配，既保证实时系统一般情况下能轻负荷运行，降低功耗，又保证实时系统不突破任务截至时间。
实时DVS任务调度(RTDVS)可分为静态(或离线)和动态(或在线)两类[2]。静态调度是依据任务周期、最坏执行时间(WCET)、截至时间等可事先掌握的信息，针对WCET与截至时间之间的静态松弛时间进行处理器速度调度。现实系统中，任务的实际执行时间(AET)是一个不确定量，不同任务具有不同的分布特性，有的接近于WCET，有的则比WCET小很多。动态调度就是在系统运行时根据实际松弛时间进行处理器速度调度。对于实时周期任务，有基于截至时间优先调度(EDF)的动态回收算法和投机算法、基于反馈技术的动态算法、基于整数线性规划的动态算法、基于单调速率调度(RMS)的动态算法，以及以空间换时间的半静态算法等[3-7]。以上调度算法多数采用WCET作为任务执行时间建立调度模型。采用WCET建模，在分析可调度性时是充分而且必要的，因为可调度性要求在最坏情况下也要保证可调度。而功耗注重的是累计效果，仅仅采用WCET建模不能满足要求，需要考虑AET实际分布因素。本文采用AET分布建立实时任务调度模型，利用随机分析的方法讨论任务AET分布特性对RTDVS性能的影响，提出基于平均执行时间(ACET)的固定优先级实时DVS动态算法。
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