1、实时Java规范1.1版对多处理器的支持

实时Java规范1.1版对多处理器的支持

1. 引言

多处理器平台(多核或多芯片系统)正变得越来越普遍,它们在各种实时和嵌入式系统中的作用也在不断增加。特别是对称多处理器(SMP)系统,现在通常是大型实时系统的默认平台,而非单处理器系统。

自实时规范(RTSJ)诞生以来,它在多处理器问题上一直保持沉默。它允许供应商支持多处理器实现,但没有提供如何在这一领域解释该规范的指导方针,也没有提供帮助开发人员配置系统的编程抽象。最新版本的RTSJ认识到这种立场已不再可行。然而,多处理器,尤其是多核架构,正以惊人的速度发展,操作系统标准(特别是POSIX标准套件)尚未跟上。因此,很难确定该规范应提供的支持水平。这还需要考虑RTSJ的指导原则,包括:
- 可预测执行是所有权衡中的首要任务。
- 一次编写,随处运行,但不能以牺牲可预测性为代价(后来重新表述为“谨慎编写一次,有条件地随处运行”)。
- 关注当前实践,但允许未来的实现包含增强功能。
- 允许实现决策的多样性。

2. 动机和约束

虽然许多应用程序不需要对可调度对象到处理器的映射进行更多控制,但在某些情况下,这种控制很重要。这里主要关注对称多处理器(SMP)系统,即具有统一访问时间的共享主内存的相同多处理器。非统一内存架构的影响以及异构处理器架构或具有不同性能特征的同质处理器架构系统,将留给未来版本的规范来处理。

2.1 动机:获得性能提升

从单处理器迁移到多处理器实现平台的主要动机是提高性能。将一个CPU专用于特定的可调度对象将确保该对象的最大执行速度。将可调度对象限制在单个CPU上运行,还可以避免因可调度对象在不同CPU上切换

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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