8、自动驾驶车辆调度理论中的DAG调度优化

自动驾驶车辆调度理论中的DAG调度优化

在自动驾驶车辆的调度理论中，为了优化有向无环图（DAG）的调度，提高节点并行性并减少关键路径的延迟，提出了并发提供者和消费者模型（CPC）以及基于该模型的调度方法。

1. 并发提供者和消费者模型（CPC）

CPC模型旨在充分利用节点的依赖关系和并行性，以最小化非关键节点对关键路径的延迟，从而有效减少DAG的总执行时间（makespan）。

1.1 模型原理

• 关键路径被划分为一系列连续的子路径，这些子路径被称为容量提供者（capacity providers，记为 $\Theta^*$）。
• 非关键节点被视为容量消费者（capacity consumers，记为 $\Theta$）。
• 每个容量提供者 $\theta_i^ $ 都有一组消费者 $F(\theta_i^ )$，这些消费者可以利用 $\theta_i^ $ 的容量并行执行，并且可能会延迟下一个提供者 $\theta_{i+1}^ $ 的开始。

以下是CPC模型构建的算法：

Algorithm 1: CPC(G, λ∗): CPC model construction 
A 17 - line algorithm 
of C P C of script G, lambda asterisk colon model construction. 
It is composed of input, output, and parameters.