Treffer: Preemption-Aware Allocation, Deadline Assignment for Conditional DAGs on Partitioned EDF

Les plates-formes matérielles hétérogènes sont souvent utilisées pour mettre en œuvre des applications critiques complexes en temps réel, telles que les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et la conduite autonome. En règle générale, ils sont composés d'hôtes CPU et d'un ensemble d'accélérateurs. Pour mieux prendre en charge les charges de travail en temps réel, plusieurs accélérateurs matériels ont évolué pour permettre la préemption des tâches à forte intensité de calcul, telles que les GPU. Cependant, leurs coûts de préemption peuvent être très élevés par rapport à la préemption classique du processeur, et doivent donc être pris en compte au moment de la conception et dans l'analyse de l'ordonnancement. Dans cet article, nous abordons principalement deux problèmes étroitement corrélés : (i) l'allocation des tâches pour un ensemble de tâches en temps réel, modélisées par des graphiques acycliques dirigés conditionnels (C-DAG), sur des plates-formes multiprocesseurs dans le cadre d'une planification préemptive cloisonnée au plus tôt, en supposant un coût de préemption non négligeable, et (ii) des échéances intermédiaires et des affectations de compensations aux C-DAG en temps réel, afin de supprimer la préemption inutile et de réduire les frais généraux totaux de préemption. L'efficacité de la technique proposée est évaluée à l'aide d'un grand nombre d'ensembles de tâches synthétiques.
Las plataformas de hardware heterogéneas se utilizan a menudo para implementar aplicaciones críticas complejas en tiempo real, como los sistemas avanzados de asistencia al conductor (adas) y la conducción autónoma. Por lo general, se componen de hosts de CPU y un conjunto de aceleradores. Para soportar mejor las cargas de trabajo en tiempo real, varios aceleradores de hardware han evolucionado para permitir la preferencia por tareas computacionalmente intensivas, como las GPU. Sin embargo, sus costes de preferencia pueden ser muy altos en comparación con la preferencia clásica de la CPU y, por lo tanto, deben tenerse en cuenta en el momento del diseño y en el análisis de programación. En este documento, abordamos principalmente dos problemas estrechamente correlacionados: (i) la asignación de tareas para un conjunto de tareas en tiempo real, modeladas por gráficos acíclicos dirigidos condicionales (C-DAG), en plataformas multiprocesador bajo la programación particionada de fecha límite más temprana, asumiendo un costo no despreciable de preferencia, y (ii) fechas límite intermedias y asignaciones de compensaciones a C-DAG en tiempo real, para eliminar la preferencia innecesaria y reducir la sobrecarga total de preferencia. La efectividad de la técnica propuesta se evalúa utilizando un gran conjunto de conjuntos de tareas sintéticas.
Heterogeneous hardware platforms are often used for implementing complex critical real-time applications, like Advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous driving. Typically, they are composed of CPU hosts and a set of accelerators. To better support real-time workloads, several hardware accelerators have evolved to allow preemption for computationally intensive tasks, such as GPUs. However, their preemption costs can be very high compared to classical CPU preemption, and therefore must be taken into account at design time and in the scheduling analysis. In this paper, we address mainly two tightly correlated problems: (i) task allocation for a set of real-time tasks, modeled by conditional directed acyclic graphs (C-DAG), onto multiprocessor platforms under partitioned preemptive Earliest Deadline First scheduling, assuming a non-negligible cost of preemption, and (ii) intermediate deadlines and offsets assignments to real-time C-DAGs, so to remove unnecessary preemption and reduce the total preemption overhead. The effectiveness of the proposed technique is evaluated using a large set of synthetic tasks sets.
غالبًا ما تُستخدم منصات الأجهزة غير المتجانسة لتنفيذ التطبيقات الحرجة المعقدة في الوقت الفعلي، مثل أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) والقيادة الذاتية. عادة، تتكون من مضيفات وحدة المعالجة المركزية ومجموعة من المسرعات. لدعم أعباء العمل في الوقت الفعلي بشكل أفضل، تطورت العديد من مسرعات الأجهزة للسماح بالاستباق للمهام الحسابية المكثفة، مثل وحدات معالجة الرسومات. ومع ذلك، يمكن أن تكون تكاليف الشفعة عالية جدًا مقارنة بشفعة وحدة المعالجة المركزية الكلاسيكية، وبالتالي يجب أن تؤخذ في الاعتبار في وقت التصميم وفي تحليل الجدولة. في هذه الورقة، نتناول بشكل أساسي مشكلتين مرتبطتين ارتباطًا وثيقًا: (1) تخصيص المهام لمجموعة من المهام في الوقت الفعلي، على غرار الرسوم البيانية اللادورية المشروطة الموجهة (C - DAG)، على منصات متعددة المعالجات بموجب جدولة أولى استباقية مقسمة في أقرب موعد نهائي، على افتراض تكلفة غير مهملة للشفعة، و (2) المواعيد النهائية الوسيطة وتعويض التعيينات إلى C - DAGs في الوقت الفعلي، وذلك لإزالة الشفعة غير الضرورية وتقليل إجمالي النفقات العامة للشفعة. يتم تقييم فعالية التقنية المقترحة باستخدام مجموعة كبيرة من مجموعات المهام الاصطناعية.