5.10 动态优先级模式

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动态优先级模式与静态优先级模式类似,但动态优先级模式会随着任务运行时条件的改变自动调整任务优先级。调整任务优先级的策略有很多种,最常见的是“最早截止期优先”(Earliest Deadline First),即优先级最高的任务是离截止时间最近的任务。动态优先级模式明确强调了任务的紧迫性高于其关键性。

5.10.1 摘要

正如上一节提到的,可调度性最重要的两个概念是紧急性和关键性,但操作系统通常只提供一个单一数值:优先级,来管理两者。静态优先级模式中,优先级是在设计时确定的,通常反映了紧急性和关键性的组合。动态优先级模式则根据任务的紧迫性,在运行时动态设定任务优先级。

动态优先级模式将每个任务的优先级设定为一个与剩余时间相关的函数,越接近截止时间优先级升高。这种调度策略通常被称为最早截止期优先 (Earliest Deadline First,简称 EDF)。该策略已被证明是可验证的最佳策略,即如果任务集合可以用任何方法调度,那么它也一定可以用 EDF 方法调度。然而,动态优先级模式并不稳定,这意味着在设计时无法预测过载情况下哪些任务会失败。

动态优先级模式最适用于关键性大致相等的任务集合,因为在这种情况下,紧迫性成为首要考虑因素。它也非常适合高度复杂的情况,例如无法预测同时运行的任务集合。在如此复杂的情况下,为任务构建最佳静态优先级往往困难甚至不可能。

动态优先级模式通过协作的系统对象,根据任务的紧迫性动态调整优先级,从而实现高效的实时任务调度。

优点

  • 对紧迫性要求高的任务更有效。
  • 适用于任务集关键性大致相等的情况。

缺点

  • 不稳定,无法预测过载情况下哪些任务会失败。
  • 实现比静态优先级模式复杂。

5.10.2 问题

对于小型实时系统来说,待运行任务的排列组合是已知的,任务本身也是稳定的:它们的截止时间从上一个任务调用到下一个任务调用是一致的,执行时间大致相同。这极大地简化了分析,允许以绝对值精确计算系统的可调度性。

然而,在复杂系统中,例如完全对称的多任务系统,任务被分配到哪一个处理器需要等到执行时才知道,这种分析变得困难或不可能。此外,即使能够进行分析,这也是一项复杂的工作,添加单个任务就需要完全重新进行分析。

5.10.3 模式结构

如图 5-19 所示,动态优先级模式的结构与静态优先级模式非常相似,但抽象线程类中额外包含了一个名为截止时间(Deadline) 的属性。该属性通常是指从任务被调用到截截止时间点之间的时间段。虽然指定为持续时间,但调度器会根据此信息计算出任务的绝对截止时间 (存放在任务控制块中),并根据“最接近截止时间最优先”的策略安排任务执行。当一个新任务准备就绪时,它会根据其下一个截止时间插入就绪队列。

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5.10.4 协作角色

  • 抽象线程 (Abstract Thread):

    • 抽象类,不可直接实例化。
    • 与调度器关联,保证接口一致性。
    • 拥有一个“截止时间”属性,表示任务执行完成的期限。
  • 阻塞队列 (Blocked Queue):

    • 一个按优先级排序的任务控制块引用队列。
    • 任务被阻塞时,其引用会放入该队列。
    • 任务解除阻塞时,其引用会从该队列移除并放入就绪队列。
  • 具体线程 (Concrete Thread):

    • 可实例化的抽象线程子类。
    • 用于包含执行系统实际工作的“语义对象”。
    • 提供将这些语义对象纳入并发架构的直接方式。
  • 互斥锁 (Mutex):

    • 一次只允许一个调用者通过的互斥信号量对象。
    • 共享资源的服务调用会锁定它,完成后解锁。
    • 尝试调用已锁定的服务则会被阻塞,直到互斥锁解锁。
  • 就绪队列 (Ready Queue):

    • 存放当前准备运行的任务控制块引用的队列。
    • 就绪队列中最高优先级的任务比当前运行任务优先级高时,将其移出并执行。
    • 高优先级任务加入就绪队列时,会抢占当前运行任务,使其重新排入就绪队列。
  • 调度器 (Scheduler):

    • 与静态优先级模式类似,但动态计算任务优先级。
    • 根据任务截止时间与当前时间的距离计算优先级,离截止日期越近优先级越高。
  • 共享资源 (Shared Resource):

    • 由一个或多个线程共享的对象。
    • 必须是可重入的,或通过互斥锁保护,以免并发访问导致错误。
  • 栈 (Stack):

    • 每个抽象线程都有一个用于返回地址和传递参数的栈。
    • 这是调度基础设施的重要组成部分。
  • 任务控制块 (Task Control Block,TCB):

    • 包含线程的调度信息,包括优先级、默认启动地址和当前入口地址等。
    • 保存任务下一个截止时间的属性“绝对截止日期”。

5.10.5 结果

动态优先级调度算法虽然是最优的,但并不稳定。所谓“最优”是指,如果任务集可以用任何算法调度成功,那么它也一定可以用动态优先级算法调度成功。所谓“不稳定”是指,我们无法预先预测在过载情况下哪些任务会失败。

在无法进行静态分析的复杂情况下,动态优先级模式可以很好地扩展到大量线程。静态优先级模式适用于相对静态的场景,在这种情况下,我们可以预知并为最坏的情况做好规划。但在高度复杂的系统中,尤其是完全对称的多任务架构,情况可能并非如此。

5.10.6 实施策略

实施这种模式比静态优先级模式稍微复杂一些。在静态优先级模式中,具体线程必须包含一个常量值的优先级。而在动态优先级模式中,具体线程必须包含相对于任务开始的截止日期。

实现难度:略高于静态优先级模式

动态优先级模式的实现复杂度仅略高于静态优先级模式。两者的主要区别在于:

  • 静态优先级模式: 具体线程(Concrete Thread)内存储固定的优先级值,调度器(Scheduler)用它来安排任务控制块(TCB)的优先级队列。
  • 动态优先级模式: 具体线程存储的是任务相对于开始时间的截止时间(Deadline 属性)。当具体线程准备就绪时,调度器会计算出下一个绝对截止时间(AbsoluteDeadline),并将该值存储在 TCB 中。调度器正是根据这个属性对优先级队列进行排序。

关键实现步骤:

  1. 具体线程中设置 Deadline 属性: 表示任务相对于开始时间的截止时间。
  2. 调度器计算 AbsoluteDeadline: 当具体线程准备就绪时,调度器从 Deadline 属性计算出下一个绝对截止时间。
  3. 存储 AbsoluteDeadline 于 TCB: 计算出的绝对截止时间存储在任务控制块中。
  4. 基于 AbsoluteDeadline 排序: 调度器使用 AbsoluteDeadline 属性作为优先级队列的排序依据。

5.10.7 相关模式

虽然存在动态优先级模式,但并不像静态优先级模式那样常见。与静态优先级模式一样,动态优先级模式通常会与其他多种模式结合使用,例如资源管理模式。

就像静态调度模式一样,当资源需要共享时,调度就变得格外棘手。优先级继承、最高锁持有者和优先级上限协议等资源共享模式,专门解决无界优先级反转可能引发的问题。

5.10.8 示例模型

图片 5-20 展示了与上一节静态优先级模式相同的模型,不同之处在于图中标注了每个线程的截止时间属性值,这些值会产生等效但未必完全相同的任务调度结果。

例如,如果数据采集线程 (DataAcqThread) 准备就绪运行,在静态优先级模式下,它会抢占其他任何线程,而不考虑任务距离截止时间有多近。然而,在动态优先级模式下,数据采集线程只有在它的下一个截止时间确实比其他线程的截止时间更近时才会抢占它们。在这两种情况下,任务都是可调度完成的。

在静态优先级模式下,当系统过载时,我们可以预测哪个线程会延迟:优先级最低的线程(过滤线程)。然而,如果使用动态优先级模式,则无法预测哪个线程会在过载情况下延迟。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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