1、隨著半導體技術的持續(xù)高速發(fā)展，眾核芯片內部可集成上百個處理器內核。多核或眾核芯片在提供硬件資源更多并行性的同時，也使其任務調度和資源管理成為充分發(fā)揮和提升計算效能的關鍵問題。此外，“綠色計算”已成為信息技術領域的重要研究方向。從超級計算系統(tǒng)到桌面計算機、再到種類繁多的智能計算終端，如何控制和降低它們的功耗、優(yōu)化與提升計算效率已經成為一個無法回避的問題。眾核芯片處理器內核數量多，需要在提升總體性能和降低功耗兩個方面進行仔細的權衡。如何通過

2、合理調度應用負載來提高計算性能，并盡可能降低眾核芯片的功耗是本文關注的重點。
　　有向無環(huán)圖DAG（Directed Acyclic Graph）和條件任務圖CTG（Conditional Task Graph）可以對相應不同應用特點的計算任務進行建模。本文針對基于DAG和CTG兩種任務模型下的異構眾核芯片低功耗調度算法進行研究，主要做了如下研究工作：
　　在以DAG為應用模型的異構多處理器調度中，將特定任務復制到多個處理器

3、節(jié)點上執(zhí)行的任務復制策略可以減少多處理器系統(tǒng)上程序的完成時間。已有的DAG低功耗調度算法在調度過程中一般通過協(xié)同考慮應用的執(zhí)行時間和功耗兩個指標來減少整個多處理器系統(tǒng)的功耗。結合任務復制和已有DAG調度算法，本文提出了一個基于復制的異構眾核芯片中功耗感知DAG調度算法。該算法以網格結構的異構眾核芯片為系統(tǒng)平臺，在調度過程中均等考慮應用的執(zhí)行時間和功耗兩個指標對于系統(tǒng)性能的影響，通過引入任務復制策略減少了任務間通信帶來的延遲和功耗開銷，從

4、而達到降低應用完成時間和減少功耗的目的。模擬實驗表明，本文提出的算法有效的提高了應用程序的性能、降低了系統(tǒng)的功耗。
　　在以CTG為模型的多處理器任務調度研究中，研究者主要以功耗為優(yōu)化目標。本文提出了面向CTG任務模型的多處理器層次化任務調度算法。該算法分為兩個階段：第一階段通過分簇減少任務間的通信開銷、進一步在分簇的基礎上進行負載均衡從而優(yōu)化任務的完成時間；第二階段尋找在處理器執(zhí)行過程中的處理器空閑時間，找到在空閑時間前后執(zhí)行的