34、嵌入式系统应用映射与优化全解析

嵌入式系统应用映射与优化全解析

1. 应用映射算法

在异构多处理器环境中，应用映射是一个关键问题，旨在将任务合理分配到不同处理器上，以实现高效执行。常见的算法有 HEFT 和 CPOP。

1.1 CPOP 算法步骤

• 设置成本值 ：将计算和通信成本设置为平均值。
• 计算任务优先级 ：
  • 计算每个任务的 ranku(τi) 和 rankd(τi) 。
  • 计算每个任务的优先级 priority(τi) = rankd(τi) + ranku(τi) 。
• 确定关键路径 ：
  • |CP | = priority(τentry) ，即关键路径的长度。
  • 初始化关键路径任务集 SETCP = {τentry} 。
  • 通过循环选择优先级等于 |CP | 的后继任务，将其加入 SETCP 。
• 选择处理器 ：选择能使关键路径执行时间最小化的处理器 πCP 。
• 任务调度 ：
  • 初始化优先级队列，将入口任务加入队列。
  • 当队列中有未调度任务时，选择优先级最高的任务：
    • 如果任务在 SETCP 中，将其分配到 πCP 处理器。
    • 否则，将其分配到使 fe(τi, πk) 最小的处理器。
  • 更新优先级队列，将就绪的后继任务加入队列。

以下是 CPOP 算法的伪代码：

Set the computation and communication costs to mean values;
Compute ∀i : ranku(τi) and rankd(τi);
Compute ∀i : priority(τi) = rankd(τi) + ranku(τi);
|CP | = priority(τentry); /* length of the critical path */
SETCP = {τentry}, where SETCP is the set of tasks on the critical path;
τi = τentry;
while τi is not the exit task {
    Select τj ∈succ(τi), where priority(τj) == |CP |.
    SETCP = SETCP ∪{τj};
    τi = τj
};
Select processor πCP minimizing execution time on the critical path;
Initialize the priority queue with the entry task;
while there is an unscheduled task in the priority queue {
    Select the highest priority task τi from the priority queue;
    if τi ∈SETCP {assign task τi on πCP }
    else{assign task τi to the processor which minimizesfe(τi, πk)};
    Update priority queue with successors of τi if they become ready;
}

1.2 HEFT 和 CPOP 算法特点

HEFT 和 CPOP 算法速度快且相对简单，但使用了一些近似值和启发式方法。例如，它们采用平均通信成本。虽然这两种算法能解决部分问题，但仍有改进空间。一些更复杂的算法，如 Kim 等人提出的算法，能产生更好的结果。Castrillon 等人则针对 KPN 提出了旨在最小化完成时间的映射方法。

2. 静态调度方法

2.1 整数线性规划调度

整数线性规划可应用于异构处理器调度。Maculan 等人提出了一种方法，考虑了处理器相关的执行时间。然而，其方程需要进一步细化才能输入到 ILP 求解器，且未包含应用程序。此外，还可借鉴高级综合领域的技术。多数相关研究仅针对单一目标进行优化，而 Fard 等人提出的算法考虑了四个不同目标。

2.2 进化算法调度

基于整数规划的方法可能存在执行时间长的问题。在许多情况下，进化算法能在保持合理执行时间的同时实现更好的优化。以 ETH Zürich 的分布式操作层（DOL）工具为例，它具有以下特点：
- 自动选择计算模板 ：支持完全异构的处理器类型，包括标准处理器、微控制器、DSP 处理器、FPGA 等。
- 自动选择通信技术 ：可行的互连方案有中央总线、分层总线、环型等。
- 自动选择调度和仲裁方案 ：能自动在速率单调调度、EDF、TDMA 和基于优先级的方案中进行选择。

DOL 工具的输入是一组任务和用例，输出描述了执行平台、任务到处理器的映射以及任务调度。应用程序由问题图表示，执行平台由架构图表示，二者通过规格图连接。

DOL 工具的工作流程如下：

graph LR
    A[定义任务图、用例和可用资源] --> B[MOSES 编辑器]
    B --> C[EXPO 评估框架]
    C --> D[SPEA2 优化框架]
    D --> C
    C --> E[输出 Pareto 最优设计]

3. 动态和混合调度

动态调度在运行时进行处理器分配，而非设计时。它具有以下优点：
- 适应可用资源 ：能考虑能源、内存空间和通信带宽等资源的变化。
- 支持不可预见的升级 ：更易集成变化的应用需求。
- 应对缺陷 ：可考虑故障处理器等有缺陷的资源。
- 使用非实时平台 ：可应用非实时计算技术，减少开发工作量。

但动态调度也有缺点：
- 缺乏实时保证 ：在完全动态调度的系统中，难以提供实时保证。
- 运行时开销 ：调度决策需要运行时开销，应避免使用复杂的调度技术。
- 知识有限 ：运行时对任务系统及其参数的了解通常有限。

动态调度有两种方法：即时映射和使用先前分析结果的混合映射。即时映射接近非实时系统的映射方式，而混合映射通过在运行时使用设计时分析结果，避免了部分动态调度的缺点。

4. 问题求解示例

以下是一些调度算法的问题求解示例：
| 问题编号 | 任务集描述 | 调度算法 | 问题要求 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 6.1 | 四个作业，已知释放时间、截止时间和执行时间 | EDF 和 LL | 生成调度的图形表示，指出 LL 调度中所有上下文切换时间的松弛度，判断是否有作业错过截止时间 |
| 6.2 | 六个任务，已知执行时间、截止时间和优先级关系 | LDF | 生成调度的图形表示 |
| 6.3 | 两个任务，已知周期和执行时间，截止时间等于周期 | RMS | 计算处理器利用率，与保证可调度性的界限比较，生成调度的图形表示 |
| 6.4 | 与 6.3 相同的任务集 | EDF | 判断是否有任务错过截止时间，生成调度的图形表示 |

这些问题有助于深入理解不同调度算法的应用和特点。通过实际求解，可以更好地掌握在不同场景下如何选择合适的调度算法，以满足系统的性能和实时性要求。

5. 高级优化技术

5.1 高级优化概述

嵌入式系统需要高效运行，尤其是资源受限的移动系统和物联网中的传感器网络。为实现这一目标，开发了许多优化技术。高级优化技术可在源代码编译前或编译早期阶段应用，能检测规则结构（如数组访问模式），并通过重写源代码来表达优化效果，有助于理解变换的影响。

5.2 简单循环变换

简单循环变换是高级优化的一种，常见的有以下几种：
- 循环置换 ：对于二维数组，C 语言采用行主序布局，即相邻的第二个索引值映射到内存中的连续位置。通常，将最后一个索引对应到最内层循环是有益的。例如：

for (k=0; k<m; k++)
    for (j=0; j<n; j++)
        p[j][k]= . . .
⇔
for (j=0; j<n; j++)
    for (k=0; k<m; k++)
        p[j][k]= . . .

这种置换可能对缓存中数组元素的重用有积极影响，因为最内层循环的下一次迭代将访问内存中的相邻位置。

• 循环展开 ：循环展开是创建多个循环体实例的标准变换。例如：

for (j=0; j<n; j++)
    p[j]= . . . ;
⇔
for (j=0; j<n; j+=2)
    {p[j]= . . . ;
    p[j+1]= . . . }

循环展开减少了循环开销，通常能提高速度，但会增加代码大小。一般限制在迭代次数为常数的循环中使用。

• 循环融合和循环分裂 ：在某些情况下，两个单独的循环可以合并，或者一个循环可以拆分为两个。这种变换可以根据具体的代码逻辑和性能需求进行选择。

通过这些简单循环变换，可以优化嵌入式软件的效率，提高系统的性能。在实际应用中，需要根据具体的代码和系统环境，选择合适的循环变换方法，以达到最佳的优化效果。

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6. 并发管理

在嵌入式系统中，多个任务可能需要并发执行，因此并发管理至关重要。并发管理的目标是确保任务之间能够协调运行，避免冲突和资源竞争。

6.1 并发问题

当多个任务并发执行时，可能会出现以下问题：
- 资源竞争 ：多个任务同时访问共享资源，可能导致数据不一致或程序崩溃。例如，多个任务同时写入同一个内存地址。
- 死锁 ：两个或多个任务相互等待对方释放资源，导致所有任务都无法继续执行。例如，任务 A 持有资源 X 并等待资源 Y，而任务 B 持有资源 Y 并等待资源 X。
- 优先级反转 ：低优先级任务持有高优先级任务所需的资源，导致高优先级任务被阻塞，而低优先级任务继续执行。

6.2 并发管理策略

为了解决并发问题，可以采用以下策略：
- 互斥锁 ：通过互斥锁来保护共享资源，确保同一时间只有一个任务可以访问该资源。例如，在访问共享内存之前，任务需要先获取互斥锁。
- 信号量 ：信号量可以用于控制对有限资源的访问。例如，一个信号量可以表示可用的资源数量，任务在使用资源之前需要先获取信号量。
- 消息队列 ：消息队列可以用于任务之间的通信和同步。任务可以将消息发送到队列中，其他任务可以从队列中接收消息。

7. 高级编译技术

高级编译技术可以进一步优化嵌入式软件的性能。以下是一些常见的高级编译技术：

7.1 指令调度

指令调度是指编译器在生成机器代码时，对指令进行重新排序，以提高指令级并行性。例如，编译器可以将独立的指令安排在相邻的位置，以便处理器可以同时执行这些指令。

7.2 寄存器分配

寄存器分配是指编译器将变量分配到处理器的寄存器中，以减少内存访问次数。例如，频繁使用的变量可以分配到寄存器中，以提高访问速度。

7.3 代码压缩

代码压缩技术可以减少代码的存储空间。例如，通过去除冗余代码、使用更紧凑的指令表示等方法，可以减少代码的大小。

高级编译技术的应用可以根据具体的处理器架构和应用需求进行选择。不同的编译技术可能对不同的应用有不同的优化效果。

8. 功率和热管理技术

在嵌入式系统中，功率和热管理是非常重要的。特别是在移动设备和物联网设备中，有限的电池容量和散热空间要求系统能够高效地管理功率和热量。

8.1 功率管理

功率管理的目标是降低系统的功耗，延长电池寿命。常见的功率管理技术包括：
- 动态电压频率调整（DVFS） ：根据系统的负载情况，动态调整处理器的电压和频率。例如，在系统负载较低时，降低电压和频率以减少功耗。
- 睡眠模式 ：在系统空闲时，将处理器或其他组件进入睡眠模式，以减少功耗。例如，当设备长时间不使用时，将处理器进入深度睡眠模式。
- 功率门控 ：通过关闭不必要的电路模块，减少静态功耗。例如，在某些功能模块不需要使用时，关闭其电源。

8.2 热管理

热管理的目标是确保系统在安全的温度范围内运行，避免过热导致的性能下降或硬件损坏。常见的热管理技术包括：
- 散热片和风扇 ：通过散热片和风扇来增加散热面积和提高散热效率。例如，在高性能处理器上安装散热片和风扇。
- 动态热调节 ：根据系统的温度情况，动态调整处理器的性能。例如，当系统温度过高时，降低处理器的频率以减少发热量。

功率和热管理技术的应用需要综合考虑系统的性能、功耗和散热需求。不同的应用场景可能需要采用不同的管理策略。

9. 优化总结与展望

嵌入式系统的优化是一个复杂的过程，涉及到应用映射、调度、并发管理、编译技术以及功率和热管理等多个方面。通过合理选择和应用这些优化技术，可以提高系统的性能、降低功耗、增强可靠性。

未来，随着嵌入式系统的不断发展，优化技术也将不断创新和完善。例如，随着人工智能和机器学习在嵌入式系统中的应用，如何优化这些算法的执行效率将成为一个重要的研究方向。此外，随着物联网的普及，如何在资源受限的设备上实现高效的应用映射和调度也将面临新的挑战。

总之，嵌入式系统的优化是一个持续的过程，需要不断地探索和实践，以满足日益增长的应用需求。

10. 优化实践建议

为了在实际项目中更好地应用优化技术，以下是一些实践建议：
| 建议类型 | 具体建议内容 |
| ---- | ---- |
| 应用映射 | - 对于简单的应用，可以优先考虑 HEFT 和 CPOP 算法。
- 对于复杂的应用，尝试使用更先进的算法，如 Kim 等人提出的算法。
- 在使用 DOL 工具时，仔细定义任务图、用例和可用资源，以获得更好的优化结果。 |
| 调度 | - 在实时系统中，根据任务的特性选择合适的调度算法，如 EDF 或 RMS。
- 对于动态调度，要充分考虑其优缺点，合理选择调度方法。 |
| 并发管理 | - 在设计系统时，提前考虑并发问题，并采用合适的并发管理策略。
- 对共享资源进行明确的管理，避免资源竞争和死锁。 |
| 编译技术 | - 了解目标处理器的架构和特性，选择合适的编译选项。
- 可以尝试使用高级编译技术，如指令调度和寄存器分配，以提高代码性能。 |
| 功率和热管理 | - 在设计系统时，考虑功率和热管理需求，选择合适的硬件组件。
- 采用动态功率和热管理策略，根据系统的运行情况进行实时调整。 |

通过遵循这些实践建议，可以在嵌入式系统开发中更有效地应用优化技术，提高系统的整体性能和可靠性。