1、隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,實時系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用,人們對實時系統(tǒng)的功能需求逐漸增加,高性能多核處理器已成為當(dāng)今實時系統(tǒng)應(yīng)用的主流微處理器。全球變暖日益嚴(yán)重,低功耗設(shè)計作為綠色計算的重要手段,已引起了眾多專家、學(xué)者的高度關(guān)注。并且,大量文獻研究顯示,降頻節(jié)能會增加處理器的短暫性錯誤,一定程度上降低了系統(tǒng)可靠性,對航海、空天等高可靠性實時系統(tǒng)造成負面影響。本文旨在研究多核實時系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度問題,其目的在于尋找一種較理想的任務(wù)調(diào)度算法,在滿足實時

2、系統(tǒng)特定要求的前提下,充分發(fā)揮多核處理器并行性,合理利用空閑時間,使得系統(tǒng)能耗最小。
　　根據(jù)實時系統(tǒng)有無可靠性要求可分為普通實時系統(tǒng)和高可靠實時系統(tǒng)兩類。本文針對普通實時系統(tǒng)提出了一種動態(tài)優(yōu)化高效節(jié)能調(diào)度算法DEERTS,該算法包含重定時優(yōu)化、靜態(tài)任務(wù)調(diào)度確定和動態(tài)空閑時間利用三個階段。與現(xiàn)有調(diào)度算法相比,DEERTS通過基于軟件流水的重定時技術(shù)消除了迭代內(nèi)任務(wù)間的依賴約束,增加了任務(wù)集的最大并行度,采用混合智能優(yōu)化算法得到較優(yōu)

3、的靜態(tài)節(jié)能實時任務(wù)調(diào)度方案,利用任務(wù)執(zhí)行時產(chǎn)生的空閑時間進一步降低了任務(wù)執(zhí)行的工作頻率。雖然DEERTS算法可較好地降低能耗,但不能維持系統(tǒng)原有可靠性。因此,在DEERTS算法的基礎(chǔ)上針對高可靠實時系統(tǒng)設(shè)計了一種動態(tài)優(yōu)化可靠性感知的節(jié)能調(diào)度算法DDRAPM,在靜態(tài)任務(wù)調(diào)度確定階段為維持系統(tǒng)原有可靠性預(yù)留了共享恢復(fù)模塊,并利用了任務(wù)執(zhí)行時間和短暫性錯誤出現(xiàn)不確定性產(chǎn)生的兩種動態(tài)空閑時間。
　　最后,使用E3S和TGFF測試平臺做了大