Control techniques for thermal-aware energy-efficient real time multiprocessor scheduling

La utilización de microprocesadores multinúcleo no sólo es atractiva para la industria sino que en muchos ámbitos es la única opción. La planificación tiempo real sobre estas plataformas es mucho más compleja que sobre monoprocesadores y en general empeoran el problema de sobre-diseño, llevando a la utilización de muchos más procesadores /núcleos de los necesarios. Se han propuesto algoritmos basados en planificación fluida que optimizan la utilización de los procesadores, pero hasta el momento presentan en general inconvenientes que los alejan de su aplicación práctica, no siendo el menor el elevado número de cambios de contexto y migraciones.Esta tesis parte de la hipótesis de que es posible diseñar algoritmos basados en planificación fluida, que optimizan la utilización de los procesadores, cumpliendo restricciones temporales, térmicas y energéticas, con un bajo número de cambios de contexto y migraciones, y compatibles tanto con la generación fuera de línea de ejecutivos cíclicos atractivos para la industria, como de planificadores que integran técnicas de control en tiempo de ejecución que permiten la gestión eficiente tanto de tareas aperiódicas como de desviaciones paramétricas o pequeñas perturbaciones.A este respecto, esta tesis contribuye con varias soluciones. En primer lugar, mejora una metodología de modelo que representa todas las dimensiones del problema bajo un único formalismo (Redes de Petri Continuas Temporizadas). En segundo lugar, propone un método de generación de un ejecutivo cíclico, calculado en ciclos de procesador, para un conjunto de tareas tiempo real duro sobre multiprocesadores que optimiza la utilización de los núcleos de procesamiento respetando también restricciones térmicas y de energía, sobre la base de una planificación fluida. Considerar la sobrecarga derivada del número de cambios de contexto y migraciones en un ejecutivo cíclico plantea un dilema de causalidad: el número de cambios de contexto (y en consecuencia su sobrecarga) no se conoce hasta generar el ejecutivo cíclico, pero dicho número no se puede minimizar hasta que se ha calculado. La tesis propone una solución a este dilema mediante un método iterativo de convergencia demostrada que logra minimizar la sobrecarga mencionada.En definitiva, la tesis consigue explotar la idea de planificación fluida para maximizar la utilización (donde maximizar la utilización es un gran problema en la industria) generando un sencillo ejecutivo cíclico de mínima sobrecarga (ya que la sobrecarga implica un gran problema de los planificadores basados en planificación fluida).Finalmente, se propone un método para utilizar las referencias de la planificación fuera de línea establecida en el ejecutivo cíclico para su seguimiento por parte de un controlador de frecuencia en línea, de modo que se pueden afrontar pequeñas perturbaciones y variaciones paramétricas, integrando la gestión de tareas aperiódicas (tiempo real blando) mientras se asegura la integridad de la ejecución del conjunto de tiempo real duro.Estas aportaciones constituyen una novedad en el campo, refrendada por las publicaciones derivadas de este trabajo de tesis.<br /

Energy-efficient thermal-aware multiprocessor scheduling for real-time tasks using TCPNs

We present an energy-effcient thermal-aware real-time global scheduler for a set of hard real-time (HRT) tasks running on a multiprocessor system. This global scheduler fulfills the thermal and temporal constraints by handling two independent variables, the task allocation time and the selection of clock frequency. To achieve its goal, the proposed scheduler is split into two stages. An off-line stage, based on a deadline partitioning scheme, computes the cycles that the HRT tasks must run per deadline interval at the minimum clock frequency to save energy while honoring the temporal and thermal constraints, and computes the maximum frequency at which the system can run below the maximum temperature. Then, an on-line, event-driven stage performs global task allocation applying a Fixed-Priority Zero-Laxity policy, reducing the overhead of quantum-based or interval-based global schedulers. The on-line stage embodies an adaptive scheduler that accepts or rejects soft RT aperiodic tasks throttling CPU frequency to the upper lowest available one to minimize power consumption while meeting time and thermal constraints. This approach leverages the best of two worlds: the off-line stage computes an ideal discrete HRT multiprocessor schedule, while the on-line stage manage soft real-time aperiodic tasks with minimum power consumption and maximum CPU utilization

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

Evaluación de dos métodos de cálculo de ejecutivos cı́clicos para tiempo real duro sobre chips multinúcleo

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en la implementación de los algoritmos de planificación estática descritos en el artículo Multi-core cyclic executives for safety-critical systems y en su comparación con el algoritmo CAlECS y el planificador de referencia RUN. El trabajo experimental se ha realizado sobre el entorno de simulación Tertimuss, al que se ha contribuido con nuevos componentes, mejorando también la estabilidad del mismo.<br /

Ciencia Odontológica 2.0

Libro que muestra avances de la Investigación Odontológica en MéxicoEs para los integrantes de la Red de Investigación en Estomatología (RIE) una enorme alegría presentar el segundo de una serie de 6 libros sobre casos clínicos, revisiones de la literatura e investigaciones. La RIE está integrada por cuerpos académicos de la UAEH, UAEM, UAC y UdeG

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

Implementación de la planeación estratégica en Movers Consorcio Aduanal s.C. en el departamento de contabilidad

Seminario: Liderazgo de excelencia en la planeación estratégica creativ