边缘计算环境下基于相关性的任务分区实时低功耗调度算法

摘要

在嵌入式实时系统中，边缘智能技术显著提升了计算性能.然而，确保任务时效性、提高效率、降低能耗和系统阻塞仍然是关键研究领域.本研究专注于同质多核系统的任务调度问题，提出了一种名为“基于相关性的任务分区节能调度策略”（CBTP）的节能调度策略.CBTP通过深度分析任务之间的依赖关系，为它们分配最优处理器，减少资源争用和阻塞.为了实现高效的并发访问，采用了多处理器堆栈资源协议（MSRP）和高性能的分区最早截止优先调度算法（P-EDF）.同时，CBTP引入了双速节能机制，结合动态电压和频率调整（DVFS）来灵活调整任务的执行速度.实验结果表明，CBTP策略明显优于传统方法，显著降低了系统阻塞和能耗，验证了其在同质多核系统中的卓越性和有效性.这项研究提供了一种新的视角，旨在边缘计算环境下来提升实时系统的调度性能，同时提高调度的能源效率.

关键词

边缘智能 / 任务时效性 / 任务调度 / 能耗 / 多核系统 / CBTP策略

基金资助

国家自然科学基金项目（62072346）资助;国家自然科学基金项目（61972293）资助; 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2021ZD0113304）资助