Probabilistic Schedulability Analysis for Precedence Constrained Tasks on Partitioned Multi-core

International audienceThe design of cyber-physical systems (CPSs) is facing the explosion of new functionalities requiring increased computation capacities and, thus, the introduction of multi-core processors. Moreover, some functionalities may impose precedence constraints between the programs implementing these new functionalities. While important effort has been dedicated to the scheduling of precedence constraints tasks on multi-core processors, existing work considers either partitioned scheduling for a single precedence graph defining precedence constraints between tasks, or global scheduling policies.In this paper, we consider partitioned scheduling for multiple precedence graphs defining precedence constraints between tasks. The variability of execution times and of communication times is described by probability distributions. We propose a new response time analysis over-performing existing ILP-based results. Thanks to its scalability, our solution is extendable to a probabilistic version and we validate it on a PX4 drone autopilot. Beside this autopilot for our experiments, we implemented a probabilistic extension of a multi-core processor simulator, SimSo. A priority assignment heuristic allowing parallel executions is also proposed. Thanks to its adaptation to partitioned scheduling, our heuristic has better performances than existing solutions and its performances are, also, compared against a genetic-based heuristic

Probabilistic Schedulability Analysis for Real-time Tasks with Precedence Constraints on Partitioned Multi-core

International audienceThe design of embedded systems is facing the explosion of new functionalities requiring increased computation capacities and, thus, the introduction of multi-core processors. Moreover, some functionalities may impose precedence constraints between the programs implementing them. In this paper, we consider partitioned scheduling of tasks with precedence constraints defined by multiple Directed Acyclic Graphs (DAGs). The variability of execution and communication times is taken into account by describing them with probability distributions. Our probabilistic response time analysis is validated on random generated task sets and on a PX4 drone autopilot

Aircraft Numerical "Twin": A Time Series Regression Competition

International audienceThis paper presents the design and analysis of a data science competition on a problem of time series regression from aeronautics data. For the purpose of performing predictive maintenance, aviation companies seek to create aircraft "numerical twins", which are programs capable of accurately predicting strains at strategic positions in various body parts of the aircraft. Given a number of input parameters (sensor data) recorded in sequence during the flight, the competition participants had to predict output values (gauges), also recorded sequentially during test flights, but not recorded during regular flights. The competition data included hundreds of complete flights. It was a code submission competition with complete blind testing of algorithms. The results indicate that such a problem can be effectively solved with gradient boosted trees, after preprocessing and feature engineering. Deep learning methods did not prove as efficient

Ordonnancement des tâches avec des dépendances et des temps d’exécution probabilistes sur processeur multi-cœurs

The continuous integration of new functionality increases the complexity of embedded systems, while each functionality might impose precedence constraints between the programs fulfilling it. In addition, the prevalence of several processors may create the illusion of higher computation capacity easing the associated scheduling problem. However, this capacity is not exploitable in critical real time systems because of the increased variability of the execution times due to processor features designed to provide excellent average time behavior and not necessarily ensuring small worst case bounds. This difficulty is added to the existence of scheduling anomalies when the systems are built a top of multi-core processors. In this thesis, we consider partitioned scheduling of DAG tasks defining precedence constraints. The variability of execution times is described by probability distributions. We propose a Response Time Analysis (RTA) based on iterative equations and probabilistic operators for independent distributions. For dependent distributions, we model them using Bayesian network. We also use C-space representation combined with SVM classification to estimate the schedulability probability. Moreover, we provide techniques to define priority and sub-task partitioning in a way to increase parallelism. We also decrease analysis complexity by reducing size of graph without altering the precedence structures.L'intégration de nouvelles fonctionnalités augmente la complexité des systèmes temps réel , alors que chaque fonctionnalité peut imposer des contraintes de précédences entre les tâches. De plus, la prévalence des multicœurs peut créer l'illusion d'une capacité de calcul élevée. Cependant, cette capacité n'est pas exploitable dans les systèmes critiques en raison de la variabilité des temps d'exécution causé par les nouvelles architecture matérielle qui améliorent le comportement moyen mais pas le pire cas. Cette difficulté s'ajoute à l'existence d'anomalies d'ordonnancement pour les systèmes multicœurs. Dans cette thèse, nous considérons l'ordonnancement partitionné des graphes de précédence. La variabilité des temps d'exécution est décrite par des distributions de probabilité. Nous proposons une Analyse des Temps de Réponse (ATR) basée sur des équations itératives et des opérateurs probabilistes pour des distributions indépendantes. Pour les distributions dépendantes, nous les modélisons par des réseau bayésien. Nous utilisons également la représentation de C-espace et la classification SVM pour estimer la probabilité d'ordonnancabilité. De plus, nous fournissons des techniques de partitionnement et définition des priorités de manière à augmenter le parallélisme. Nous réduisons aussi la complexité de l'analyse en réduisant la taille du graphe sans modifier sa structure

Ordonnancement des tâches avec des dépendances et des temps d’exécution probabilistes sur processeur multi-cœurs

The continuous integration of new functionality increases the complexity of embedded systems, while each functionality might impose precedence constraints between the programs fulfilling it. In addition, the prevalence of several processors may create the illusion of higher computation capacity easing the associated scheduling problem. However, this capacity is not exploitable in critical real time systems because of the increased variability of the execution times due to processor features designed to provide excellent average time behavior and not necessarily ensuring small worst case bounds. This difficulty is added to the existence of scheduling anomalies when the systems are built a top of multi-core processors. In this thesis, we consider partitioned scheduling of DAG tasks defining precedence constraints. The variability of execution times is described by probability distributions. We propose a Response Time Analysis (RTA) based on iterative equations and probabilistic operators for independent distributions. For dependent distributions, we model them using Bayesian network. We also use C-space representation combined with SVM classification to estimate the schedulability probability. Moreover, we provide techniques to define priority and sub-task partitioning in a way to increase parallelism. We also decrease analysis complexity by reducing size of graph without altering the precedence structures.L'intégration de nouvelles fonctionnalités augmente la complexité des systèmes temps réel , alors que chaque fonctionnalité peut imposer des contraintes de précédences entre les tâches. De plus, la prévalence des multicœurs peut créer l'illusion d'une capacité de calcul élevée. Cependant, cette capacité n'est pas exploitable dans les systèmes critiques en raison de la variabilité des temps d'exécution causé par les nouvelles architecture matérielle qui améliorent le comportement moyen mais pas le pire cas. Cette difficulté s'ajoute à l'existence d'anomalies d'ordonnancement pour les systèmes multicœurs. Dans cette thèse, nous considérons l'ordonnancement partitionné des graphes de précédence. La variabilité des temps d'exécution est décrite par des distributions de probabilité. Nous proposons une Analyse des Temps de Réponse (ATR) basée sur des équations itératives et des opérateurs probabilistes pour des distributions indépendantes. Pour les distributions dépendantes, nous les modélisons par des réseau bayésien. Nous utilisons également la représentation de C-espace et la classification SVM pour estimer la probabilité d'ordonnancabilité. De plus, nous fournissons des techniques de partitionnement et définition des priorités de manière à augmenter le parallélisme. Nous réduisons aussi la complexité de l'analyse en réduisant la taille du graphe sans modifier sa structure

Scheduling of Dependent Tasks with Probabilistic Execution Times on Multi-core Processors

L'intégration de nouvelles fonctionnalités augmente la complexité des systèmes temps réel , alors que chaque fonctionnalité peut imposer des contraintes de précédences entre les tâches. De plus, la prévalence des multicœurs peut créer l'illusion d'une capacité de calcul élevée. Cependant, cette capacité n'est pas exploitable dans les systèmes critiques en raison de la variabilité des temps d'exécution causé par les nouvelles architecture matérielle qui améliorent le comportement moyen mais pas le pire cas. Cette difficulté s'ajoute à l'existence d'anomalies d'ordonnancement pour les systèmes multicœurs. Dans cette thèse, nous considérons l'ordonnancement partitionné des graphes de précédence. La variabilité des temps d'exécution est décrite par des distributions de probabilité. Nous proposons une Analyse des Temps de Réponse (ATR) basée sur des équations itératives et des opérateurs probabilistes pour des distributions indépendantes. Pour les distributions dépendantes, nous les modélisons par des réseau bayésien. Nous utilisons également la représentation de C-espace et la classification SVM pour estimer la probabilité d'ordonnancabilité. De plus, nous fournissons des techniques de partitionnement et définition des priorités de manière à augmenter le parallélisme. Nous réduisons aussi la complexité de l'analyse en réduisant la taille du graphe sans modifier sa structure.The continuous integration of new functionality increases the complexity of embedded systems, while each functionality might impose precedence constraints between the programs fulfilling it. In addition, the prevalence of several processors may create the illusion of higher computation capacity easing the associated scheduling problem. However, this capacity is not exploitable in critical real time systems because of the increased variability of the execution times due to processor features designed to provide excellent average time behavior and not necessarily ensuring small worst case bounds. This difficulty is added to the existence of scheduling anomalies when the systems are built a top of multi-core processors. In this thesis, we consider partitioned scheduling of DAG tasks defining precedence constraints. The variability of execution times is described by probability distributions. We propose a Response Time Analysis (RTA) based on iterative equations and probabilistic operators for independent distributions. For dependent distributions, we model them using Bayesian network. We also use C-space representation combined with SVM classification to estimate the schedulability probability. Moreover, we provide techniques to define priority and sub-task partitioning in a way to increase parallelism. We also decrease analysis complexity by reducing size of graph without altering the precedence structures

Graph reductions and partitioning heuristics for multicore DAG scheduling

International audienceThe design of cyber–physical systems (CPSs) is facing the explosion of new functionalities requiring increased computation capacities and, thus, the introduction of multi-core processors. Moreover, some functionalities may impose precedence constraints between the programs implementing these new functionalities. While important effort has been dedicated to the scheduling of precedence constraints tasks on multi-core processors, existing work considers either partitioned scheduling for a single precedence graph defining precedence constraints between sub-tasks, or global scheduling policies. In this paper, we consider partitioned scheduling for multiple precedence graphs defining precedence constraints between tasks. We propose a partitioning heuristic that minimizes communication delays while maximizing sub-tasks parallelism. We also propose to decrease the complexity of existing schedulability analysis by providing appropriate graph reductions

Response time analysis for precedence constrained and partitioned multiprocessor scheduled tasks

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Graph reductions and partitioning heuristics for multicore DAG scheduling

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