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由于多核处理器争用共享缓存导致的不确定性为实时系统带来极大的挑战.为解决这个问题,现代处理器引入了缓存划分技术,通过隔离处理器核对缓存的访问从而提高了时间可预测性.但是,这种隔离技术可能导致实时任务因缓存分区的数量不足而被阻塞,而传统的实时调度算法与分析方法无法有效应对这种情况.因此,提出了支持缓存划分的可抢占全局最早截止期优先(EDF)实时调度算法gEDFca,并结合最新的缓存敏感调度理论针对这种调度算法进行了可调度性分析,提出了一种基于线性规划的可调度性判定条件.还提出了一种具有线性时间复杂度的优化算法,进一步提高了分析方法的性能.随机生成任务的仿真实验表明,提出的可调度性判定方法具有较高的效率.同时,优化算法提高了算法可调度性. 相似文献
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由于未考虑DAG(directed acyclic graph)任务的自身结构, 基于G-EDF(global earliest deadline first)的DAG并行任务模型的可调度性分析存在很大的悲观性,因此本文针对DAG任务集在多处理器系统中采用G-EDF调度策略下的响应时间分析进行了研究.首先针对carry-in任务实例执行的情况提出更加精确的carry-in工作量估算方法.基于该carry-in工作量估算方法提出一种基于完成时间的问题窗口工作量估算方法.最后,结合上述两个改进策略提出了基于G-EDF的DAG任务响应时间分析方法.仿真实验表明,所提出的方法较目前已知的调度策略方法可调度性至少提高15%,最高可达25%. 相似文献
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