异构多核实时系统中同步感知的可靠性调度算法研究及系统实现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872411
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the rapid development of heterogeneous multicore embedded systems and ever-increasing demands of real-time applications for the system reliability, this research endeavors to address the critical problem of the reliability maintenance of both systems and applications under the limits of task synchronization, through investigating the scheduling theory, partitioning algorithm, energy management as well as the implementation for heterogeneous multicore real-time systems. This fundamental research plays an important role in optimizing the processing capability of heterogeneous multicores and improving the service performance of real-time activities. From the theoretical analysis of real-time scheduling, this study exploits the replica-based fault-tolerant scheme and derives the system utilization bound for synchronization-aware and reliability-based partitioned scheduling, where the relationships between the bound and system (and task) parameters are identified to guide the designs on the following scheduling algorithms. Next, we investigate efficient task partitioning algorithms, where the upper bounds on the synchronization overheads of tasks are tightened to increase the system schedulability and the workload balancing policy is proposed to reduce the run-time overheads. Based on these studies, we develop the reliability-aware energy management scheme under the constraints of task synchronization and system schedulability, where the energy-efficient techniques for the execution separation of multiple versions of a task and resource-aware online slack time management are explored. Furthermore, we build the library of performance evaluation and perform the rule mining to optimize the policies of online information processing. Finally, we implement these scheduling methods and technical plans in the kernel of Linux operating systems, and then validate and improve them based on real-life applications. This research can lay the theoretic and practical foundation for real-time applications running on heterogeneous multicore computing platforms with high efficiency, high energy-efficiency, high availability as well as high reliability.
面向异构多核嵌入式系统的发展以及实时应用可靠性需求的增长,针对任务同步问题,致力于研究异构多核实时系统中基于可靠性的调度理论、划分算法、能效管理与系统实现,解决系统及应用可靠性保障的难题,对优化异构多核处理效率和提升实时应用服务效能有重要价值。从实时调度理论出发,基于任务复制机制,论证同步感知的系统利用率上限及其与系统、任务参数的关系;基于此,设计高效任务划分算法,提出降低同步开销上限的计算方法以及系统负载均衡策略,以提高任务调度比例并降低运行时开销;进而开展可靠性能耗管理机制的研究,在任务同步限制和实时可调度前提下,探讨减少任务多版本重叠执行的可行途径,探索在线空闲时间管理的节能策略;建立性能测评库,挖掘规则以优化在线信息处理效率;最终在操作系统上实现并以实际应用来验证和完善提出的调度方法与解决方案,为构建异构多核计算平台上高效率、高能效、高可用、高可靠的实时应用系统奠定理论和实践基础。

结项摘要

本项目面向异构多核嵌入式系统的发展以及实时应用可靠性需求的增长,针对任务同步问题,致力于研究异构多核实时系统中基于可靠性的调度理论、划分算法、能效管理与系统实现,解决系统及应用可靠性保障的难题。研究内容主要包括:1)同步和可靠性感知的多核实时调度的任务划分机制。面向共享资源的同构多核系统,首次从理论上分析了系统利用率的上界,发现并论证了系统利用率上界的非单调性;基于系统利用率上界分析的理论基础,首次提出了一个可靠性和同步感知的实时任务划分算法RSA-TPA。模拟实验结果表明,与现有的仅考虑可靠性或者任务同步问题的划分算法相比,RSA-TPA具有更佳的可调度比例(50%以上。在Linux操作系统内核中实现了相关算法。实测结果表明,提出的算法可降低在线开销20%以上。2)面向资源共享的异构多核实时调度的任务划分机制。首次基于MSRP协议建立数学分析模型,据此给出最坏情况下的任务同步开销并推导任务集的可调度充分条件,进而近似估算系统利用率上界;以此为基础,首次提出了一种面向任务同步的异构多核实时任务划分算法SA-TPA-HM。模拟实验结果表明,与传统的同构多核系统任务划分算法相比,SA-TPA-HM可显著提高任务集合的可调度比例60%以上,且能产生较少的Linux内核在线开销(可降低15%以上)。3)弱实时应用的实时调度机制。面向弱实时任务不同的截止期限制条件,从全局上依据弱实时任务的紧迫度需求,设计弱实时任务的动态执行优先权,并推导新的WCRT可调度条件。模拟实验结果表明,与现有算法相比,提出的动态公平优先权制定策略可显著提高可调度比例50%以上,且产生可接受的Linux内核运行开销。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(2)
Multi-Model Medical Image Segmentation Using Multi-Stage Generative Adversarial Networks
使用多阶段生成对抗网络的多模型医学图像分割
  • DOI:
    10.1109/access.2022.3158342
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Afifa Khaled;Jian-Jun Han;Taher A. Ghaleb
  • 通讯作者:
    Taher A. Ghaleb
Fully Convolutional Neural Network for Improved Brain Segmentation
用于改进大脑分割的全卷积神经网络
  • DOI:
    10.1007/s13369-022-07169-7
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Arabian Journal for Science and Engineering
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Afifa Khaled;Jian-Jun Han;Taher A. Ghaleb;Radman Mohamed
  • 通讯作者:
    Radman Mohamed
Blocking-aware partitioned real-Time scheduling for uniform heterogeneous multicore platforms
统一异构多核平台的阻塞感知分区实时调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    ACM Transactions on Embedded Computing Systems
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Jian-Jun Han;Sunlu Gong;Zhenjiang Wang;Wen Cai;Dakai Zhu;Laurence T. Yang
  • 通讯作者:
    Laurence T. Yang
智能语义理解搜索引擎中汉语虚词的 形态特征略析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    电子产品世界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    缪天鹏;韩建军;王振江
  • 通讯作者:
    王振江
A Multiobject Detection Scheme Based on Deep Learning for Infrared Images
一种基于深度学习的红外图像多目标检测方案
  • DOI:
    10.1109/access.2022.3194037
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Chengyang Jiang;Jian-Jun Han
  • 通讯作者:
    Jian-Jun Han

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其他文献

纳米碳管电极的制备与电化学检测
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王升高;汪建华;赵修建;韩建军
  • 通讯作者:
    韩建军
Fabrication of TiO2 Microrod w
TiO2 微棒的制备
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩建军; 张华;李远志*;赵修建
  • 通讯作者:
    赵修建
云数据中心基于阈值的虚拟机迁移节能调度算法
  • DOI:
    10.13245/j.hust.180906
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴小东;韩建军
  • 通讯作者:
    韩建军
改性纳米SiO_2成膜复合涂层对混凝土疏水和抗碳化性能的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    韩建军;王俊伟;李果;张雷;吕亚军;秦一鸣
  • 通讯作者:
    秦一鸣
多核系统基于遗传算法的实时任务节能映射
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    微电子学与计算机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴小东;韩建军
  • 通讯作者:
    韩建军

其他文献

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AI技术路线图

韩建军的其他基金

多核混合关键度实时系统中同步感知的调度方法研究
  • 批准号:
    61472150
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    83.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
NoC众核系统中基于可靠性的节能实时调度算法及策略研究
  • 批准号:
    61173045
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    57.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于网格环境的实时应用中任务调度算法及机制的研究
  • 批准号:
    60503048
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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