Planificación Tiempo Real en multiprocesadores: reducción de cambios de contexto y migraciones en AlECS

El diseño de algoritmos de planificación tiempo real sobre multiprocesadores es un campo en el que la industria tiene interés porque permiten reducir el peso, las dimensiones y el consumo de los sistemas. Uno de los problemas que introducen estos algoritmos es que o bien desperdician tiempo de procesador, o bien introducen sobrecostes al intentar aprovecharlo al máximo, al incrementar las migraciones y cambios de contexto de las tareas.Este trabajo presenta el algoritmo de planificación CAlECS que trabaja con utilización máxima y genera un número de cambios de contextos y migraciones menor que RUN, algoritmo de referencia en este aspecto. La principal novedad en su implementación es el uso de una técnica de clustering (agrupamiento) capaz de obtener planificaciones con utilización máxima, a la vez que permite limitar los procesadores a los que puede migrar cada tarea.Además, genera de forma off-line un ejecutivo cíclico, situándose en la línea de los estándares de la industria de automoción y aeroespacial.También se ha actualizado el entorno de simulación Tertimuss, usado como base experimental durante el trabajo. Se ha renovado completamente su arquitectura y modo de simulación, pasando de simular ciclos de procesador a simular eventos del sistema. Esto reduce de horas a minutos el tiempo de cómputo cuando se simulan grandes volúmenes de experimentos. Tertimuss se ha ampliado con herramientas que permiten el análisis automático de planificaciones obteniendo diferentes métricas (ej. número de cambios de contexto). Se han añadido nuevos métodos de representación de planificaciones, y nuevos algoritmos de planificación y generación de tareas. En la práctica, Tertimuss es más eficiente al usarse como una biblioteca, por lo que se ha modificado sustancialmente la interfaz de programación que ofrece para facilitar su uso en esa forma.Por último, se ha planteado un flujo de trabajo que facilita la aplicación de algoritmos de planificado ejecutados off-line sobre sistemas reales. Este es un flujo de trabajo iterativo, que busca en cada iteración ajustar el máximo tiempo de ejecución de las tareas teniendo en cuenta la planificación de las mismas. Esto permite limitar los sobrecostes que se contabilizan en este. Además, se ha analizado los costes en los que incurre un cambio de contexto y una migración en una placa de desarrollo.<br /

Entorno de simulación de planificadores tiempo real para multiprocesadores con restricciones térmicas y de energía

El diseño de algoritmos de planificación tiempo real sobre multiprocesadores es un campo en el que la industria tiene interés, pero es más complejo que el diseño tradicional sobre monoprocesadores. Esa complejidad aumenta aún más si a las restricciones temporales hay que añadir que una mala planificación puede generar puntos calientes en el procesador. Las herramientas de simulación ayudan a evaluar la corrección de las planificaciones cuando las pruebas o condiciones teóricas de planificabilidad no aseguran la existencia o no de una planificación viable, por ser generalmente condiciones suficientes pero no necesarias. El cumplimiento de restricciones térmicas o de energía aún hace más necesarios estos simuladores.Este trabajo presenta un simulador de planificadores de tiempo real sensibles a temperatura y energía para multiprocesadores. Ha sido creado en Python haciendo uso de componentes sin restricciones de licencia, y usa Redes de Petri Continuas Temporizadas (TCPN) para simular el sistema. El entorno se basa en uno previo, al cual va a substituir, creado en Matlab, con problemas que limitan su desarrollo, y con un alto coste computacional y de ocupación de memoria.En el nuevo entorno se mitigan los problemas del anterior logrando un speed-up del x9.1 y una reducción de la ocupación de memoria de x5.4. Estas mejoras se logran modificando la TCPN que simula el sistema, optimizando la resolución de la ecuación de estado de la misma y cambiando las estructuras de datos en las que se almacena la misma.La arquitectura del nuevo entorno es completamente diferente de la anterior, y es ahora modular y escalable. Desacopla el simulador de TCPNs de la definición del modelo de sistema, posibilitando cambiar cualquiera de los dos de forma independiente. Además se realiza lo propio entre la definición de planificadores y el conjunto del simulador, lo que permite definirlos mediante una interfaz simple sin conocer el funcionamiento del resto del entorno.Por otro lado, se añaden características nuevas como la posibilidad de tratar tareas aperiódicas, la inclusión de planificadores con intervalos de planificación variables y la inclusión de frecuencias variables en el procesador. Se ha añadido también un nuevo modelo de interacción con el usuario mediante línea de comandos que permite la simulación por lotes, así como nuevos planificadores.Utilizando el nuevo entorno se realiza una comparación entre los cuatro planificadores implementados, donde se muestran y analiza su viabilidad y comportamiento en varios escenarios, incluyendo el cumplimiento de restricciones térmicas.<br /

Real time scheduler for multiprocessor systems based on continuous control using timed continuous petri nets

This work exploits Timed Continuous Petri Nets (TCPN) to design and test a novel energy-efficient thermal-aware real-time global scheduler for a hard real-time (HRT) task set running on a multiprocessor system. The TCPN model encompasses both the system and task set, including thermal features. In previous work we calculated the share of each task that must be executed per time interval by solving off-line an Integer Programming Problem Problem (ILP). A subsequent on-line stage allocated jobs to processors. We now perform the allocation off-line too, including an allocation controller and an execution controller in the on-line stage. This adds robustness by ensuring that actual task allocation and execution honor the safe schedule provided off-line. Last, the on-line controllers allow the design of an improved soft RT aperiodic task manager. Also, ee experimentally prove that our scheduler yields fewer context switches and migrations on the HRT task set than RUN, a reference algorith

Maximizing Utilization and Minimizing Migration in Thermal-Aware Energy-Efficient Real-Time Multiprocessor Scheduling

This work proposes CAlECs, a clustered scheduling system for MPSoCs subject to thermal and energy constraints. It calculates off-line a cyclic executive honoring temporal and thermal constraints, for a hard real-time (HRT) task set at minimum frequency to reduce consumed energy, minimizing context switches and migrations. It also provides an on-line controller able to manage system and task parametric variations and soft real-time (SRT) tasks, always meeting the HRT task set constraints and the system thermal bound. CAlECS maximizes CPU utilization to help avoid overprovisioning contributing to a low SWaP factor. Its modular design allows the utilization of different modeling and scheduling approaches, and makes the off-line and on-line components independent from each other to better suit the requirements of a specific system. We experimentally show that the cyclic executive provided by CAlECS for HRT task sets outperforms RUN, a reference off-line algorithm in terms of optimal number of context switches