41、高效内存与能源管理:多处理器系统的创新策略

高效内存与能源管理:多处理器系统的创新策略

在当今的计算机系统中,多核心处理器的应用日益广泛,而与之相关的内存管理和能源消耗问题也变得愈发重要。本文将介绍两种关键的技术方案,分别是用于多核心处理器的软硬件协同DRAM存储体分区技术,以及多核系统中实时周期性任务的节能调度方法。

软硬件协同DRAM存储体分区技术

在多核心处理器系统中,DRAM(动态随机存取存储器)的行缓冲冲突是一个影响性能的重要因素。为了解决这个问题,研究人员提出了一种软硬件协同的DRAM存储体分区机制。

  • 分区方案效果 :通过模拟实验,在四核心的情况下,对10种不同的混合工作负载进行测试,观察到最高可达9.7%的加速比,所有基准测试的平均加速比为2.4%。这表明该分区方案对于不同的行缓冲大小(相对于系统中的固定页面大小)都能取得较好的效果。
  • 相关研究对比 :以往关于DRAM访问优化的工作大多集中在单核心问题上,例如Rixner等人提出的FR - FCFS策略,Zhang等人提出的按位异或地址映射方案等。而对于多核心系统,内存控制器需要综合考虑多种因素,如行缓冲竞争、数据总线竞争、内存效率、公平性和服务质量(QoS)等。Nesbit等人使用基于网络公平队列的调度器,Mutlu和Moscibroda提出了基于停顿时间的公平调度器等。与这些研究不同的是,本文提出的方案是首次通过软硬件协同的DRAM分区来减少线程间的行缓冲冲突,为提高多程序工作负载的行缓冲局部性提供了一种新的方法。
  • 具体实现机制 :为了实现静态的DRAM存储体分区,研究人员采用了页面
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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