一种基于概率模型混合关键任务能耗优化调度方法

    公开(公告)号:CN112633589B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202011609560.9

    申请日:2020-12-30

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文

    Abstract: 本发明涉及一种基于概率模型混合关键任务能耗优化调度方法,包括以下步骤:建立基于概率的混合关键任务调度模型;利用模式转化的概率计算任务低模式下最坏情况下的执行时间;利用任务低模式下最坏情况下的执行时间以及系统调度的可行性条件,分别计算低关键层次任务速度SLO和高关键层次任务速度SHI;用任务的执行时间的概率模型推导出能耗的概率模型;找出高关键层次任务在高模式的执行概率,使系统平均能耗最低。本发明的方法通过利用任务的概率模型,使系统的平均能耗最低。

    一种动态优先级能耗感知非精确混合关键任务调度方法和系统

    公开(公告)号:CN114578947A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210158095.4

    申请日:2022-02-21

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文

    Abstract: 本发明涉及一种动态优先级能耗感知非精确混合关键任务调度方法,包括以下步骤:利用最早截止期限策略调度调度非精确混合关键任务集;由系统调度可行的充分条件,计算截止期限参数x;计算系统处于低模式的运行速度SLO;计算系统处于高模式运行速度SHI;系统为低模式时,以低模式的运行速度SLO执行任务,系统为高模式时,高模式运行速度SHI执行任务。本发明通过最早截止期限策略调度调度非精确混合关键任务集,利用动态电压频率调节技术,确定系统处于低模式和高模式的运行速度,可以有效地降低系统能耗。

    一种非精确混合关键任务非抢占动态优先级能耗优化方法

    公开(公告)号:CN114578946A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210158094.X

    申请日:2022-02-21

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文 陈荣堃

    Abstract: 本发明提供了一种非精确混合关键任务非抢占动态优先级能耗优化方法,具体包括,根据非精确混合关键任务非抢占模型,确定系统模式转化策略;利用时间需求分析的方法,分别给出系统处于低模式和高模式调度可行的充分条件;根据系统调度可行的充分条件,计算虚拟截止期限参数x;计算统一的能耗优化速度SU,系统在低模式和高模式下,均按照统一的能耗优化速度SU执行任务。本发明提供的方法,能够确保周期任务在其截止期限内完成执行且系统开销小,能耗降低进一步降低产品的生产成本,延长设备的使用时间,减少电池的更换周期。

    基于传递函数的多点振动响应频域预测的实验装置及方法

    公开(公告)号:CN107256204B

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN201710235714.4

    申请日:2017-04-12

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种载荷未知条件下多点振动响应频域预测的实验装置、两种传递函数获取方法、以及利用该实验装置在不相关多源未知载荷联合激励工况环境下根据系统已知测点的频域振动响应预测未知测点的频域振动响应的方法。基于传递函数和载荷识别的振动响应预测方法步骤:首先利用历史载荷和测点振动响应求解所有载荷点到已知测点和未知测点的传递函数;然后利用工况环境下已知测点的振动响应和所有载荷点到已知测点的传递函数识别工况环境下不相关多源频域载荷;最后利用识别的工况环境下不相关多源频域载荷和载荷到未知测点的传递函数来预测工况环境下未知测点的频域振动响应。本发明可用于多源不相关载荷未知情况下,利用已知测点的频域振动响应对未知结点频域振动响应进行预测。

    一种适用于数控系统固定优先级可靠性感知能耗优化方法

    公开(公告)号:CN107728466B

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201710899035.7

    申请日:2017-09-28

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文

    Abstract: 本发明涉及一种适用于数控系统固定优先级可靠性感知能耗优化方法,包括:在任务集调度之前,计算任务Ti执行的统一速度SU;将执行时间最大的任务选为缩放任务;利用双优先级单调速率策略调度任务,计算出任务Ti的静态空闲时间SSTi,且将其分配给缩放任务;回收任务Ti在线产生的动态空闲时间DSTi;采用贪婪策略将动态空闲时间分配给就绪队列优先级最高的任务;根据任务Ti的可利用空闲时间情况决定其最后的执行速度Si;利用动态功耗管理技术决定处理器的状态。本发明的方法能够充分利用系统产生的空闲时间,在确保系统可靠性的前提下,比现有方法节约11.51%的能耗。

    一种基于时间间隔的温度感知的处理器能耗计算方法

    公开(公告)号:CN111259561A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010082936.9

    申请日:2020-02-07

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于时间间隔的温度感知的处理器能耗计算方法,步骤为:1)根据周期任务的参数确定时间间隔;2)根据热传导方程,计算处理器在时刻t的温度T(t);3)计算周期任务在单个时间间隔[t0,t1]的能耗E(t0,t1);4)计算周期任务的总能耗Esum。本发明通过划分时间间隔,根据热传导方程,计算任务在各时间间隔的能耗,考虑系统温度对能耗的影响,提高了能耗计算的准确性。

    一种周期任务温度感知能耗优化方法

    公开(公告)号:CN111078401A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911213288.X

    申请日:2019-12-02

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开一种周期任务温度感知能耗优化方法,包括建立周期任务温度感知功耗模型;计算处理器稳定状态的温度T(∞);计算处理器执行周期任务集所需的平均动态功耗Pde;计算在峰值温度Tmax受限情况下的处理器速度Slim;根据最早截止期限策略调度可行的条件,计算出周期任务的最终运行速度Sf。本发明在确保处理器温度不超过峰值温度的情况下,利用动态电压调节技术,有效地降低系统能耗。

    一种基于固定优先级事件触发混合关键偶发任务的能耗优化方法

    公开(公告)号:CN110850954A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911029523.8

    申请日:2019-10-28

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文

    Abstract: 本发明公开了一种基于固定优先级事件触发混合关键偶发任务的能耗优化方法,其包括以下步骤:步骤A:根据偶发任务的关键层次对混合关键偶发任务集Γ排序;步骤B:计算混合关键偶发任务集Γ的负载 步骤C:根据固定优先级策略调度可行的条件,计算偶发任务的静态速度 步骤D:根据不同的事件,确定当前系统的负载UC;步骤E:确定偶发任务在低模式下的速度SL=min{ST,UC}和高关键层次偶发任务在高模式下的速度 本发明具有通过不同事件触发的方法,确定当前系统的负载,进而确定偶发任务的最终执行速度,有效地降低系统能耗。

    一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法

    公开(公告)号:CN110837291A

    公开(公告)日:2020-02-25

    申请号:CN201911029263.4

    申请日:2019-10-28

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文

    Abstract: 本发明公开了一种基于实际执行时间混合关键周期任务的能耗优化方法,其包括以下步骤:步骤A:利用动态优先级策略,调度混合关键周期任务集;步骤B:计算周期任务统一的静态速度SU;步骤C:计算低模式下的动态速度SD,初始状态下,SD是各周期任务的最坏情况下利用率之和,当周期任务完成执行时,SD是各周期任务的实际利用率之和,当已经完成执行的周期任务又重新释放时,SD是各周期任务的最坏情况下利用率之和;步骤D:确定周期任务在低模式下的速度SL和高关键层次周期任务在高模式下的速度SH。本发明具有降低能耗等优点。

    一种基于服务器混合关键偶发任务能耗优化方法

    公开(公告)号:CN110825504A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911016509.4

    申请日:2019-10-24

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 张忆文

    Abstract: 本发明公开了一种基于服务器混合关键偶发任务能耗优化方法,包括以下步骤:确定n个服务器的参数和状态转换规则;计算每个混合关键偶发任务的利用率且根据混合关键偶发任务的利用率分配服务器;根据服务器参数动态更新服务器利用率之和;计算低模式下的执行速度SL和高模式下的执行速度SH。本发明方法利用服务器产生的空闲时间,动态更新服务器利用率之和,根据服务器利用率之和计算速度,有效地降低系统能耗。

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