50、深入探究CPU调度器与系统延迟测量

深入探究CPU调度器与系统延迟测量

1. 引言

在计算机系统中,没有一种万能的解决方案能满足所有需求。在CPU调度方面,Linux内核有多种配置选项,不同的内核配置在不同场景下有不同的表现。本文将聚焦于系统延迟的概念、测量方法,以及如何在树莓派设备上进行相关测试。

2. 系统延迟的定义
  • 调度延迟 :指内核调度器唤醒用户空间线程(或进程)使其变为可运行状态,到该线程(或进程)实际在处理器上运行所花费的时间。不过,“调度延迟”在另一种语境下,也指每个可运行任务保证至少运行一次的时间间隔,在近期的x86_64 Linux系统中,该可调参数 /proc/sys/kernel/sched_latency_ns 默认值为24 ms。
  • 中断延迟 :从硬件中断(如网络中断)发生,到其处理程序实际处理该中断所经过的时间。
3. cyclictest工具介绍

cyclictest 是由Thomas Gleixner编写的用户空间程序,用于测量内核延迟,其输出值以微秒为单位。通常,我们关注的是平均和最大延迟值。若这些值在系统可接受范围内,则一切正常;反之,可能需要进行产品特定的重新设计、内核配置调整,或检查其他时间关键的代码路径(包括用户空间)等。

下面以 cyclictest 进程为例,详细说明调度延迟。 cyclictest 进程运行时,内部会调用 nanosleep(2)

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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