Колесов Николай Викторович — доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник
sc 6602000556
Санкт-Петербург, 197046
Nikolai V. Kolesov — D.Sc., Professor, Chief Reseacher
sc 6602000556
Saint Petersburg, 197046
Литуненко Елизавета Геннадьевна — инженер, аспирант
sc 57796319900
Санкт-Петербург, 197046
Elizaveta G. Litunenko — PhD Student, Engineer
sc 5779631990
Saint Petersburg, 197046
Скородумов Юрий Михайлович — кандидат технических наук, начальник лаборатории
sc 56413038700
Санкт-Петербург, 197046
Iurii M. Skorodumov — PhD, Head of Laboratory
sc 56413038700
Saint Petersburg, 197046
Толмачева Марина Владимировна — кандидат технических наук, старший научный сотрудник
sc 16305525100
Санкт-Петербург, 197046
Marina V. Tolmacheva — PhD, Senior Researcher
sc 16305525100
Saint Petersburg, 197046
Введение. Планирование вычислений занимает важное место в процессе проектирования распределенных систем обработки информации и управления, особенно в условиях ограничения вычислительных и энергетических ресурсов системы. Эти ограничения особенно остро проявляются для вычислителей, размещенных на автономных носителях, таких как беспилотные летательные аппараты, необитаемые подводные и надводные аппараты. В данной работе представлен метод планирования заданий в распределенной вычислительной системе на кристалле, который позволяет сократить потребляемую системой мощность. Метод. Предложенный метод включает два этапа. На первом этапе осуществляется назначение заданий с определением энергоэффективной архитектуры системы, характеризующейся минимальной потребляемой мощностью. На втором этапе выполняется планирование заданий с учетом критерия, позволяющего минимизировать среднее время пребывания задания в системе. Особенностью решаемой задачи является появление в общем случае у разрабатываемой системы после первого этапа более одного информационного выхода, что не позволяет применять к системе ни один из известных методов планирования. Основные результаты. Первый этап метода реализован введением дополнительных процессоров с одновременным снижением тактовой частоты и напряжения питания. Для второго этапа предложен алгоритм планирования заданий, который выполняет предварительное построение для каждого выхода системы частного плана с дальнейшим их интегрированием в общий план путем применения эвристической процедуры. Приведен пример решения для пояснения работы алгоритма планирования. Обсуждение. Достоинством эвристического алгоритма является возможность планирования вычислений с учетом критериев минимумов потребляемой мощности и среднего времени пребывания задания в системе. Это позволяет повысить энергоэффективность решения задач в распределенных вычислительных системах на кристалле и автономность систем, в которых они применяются. Предложенный алгоритм обладает полиномиальной сложностью, поэтому благодаря относительной простоте алгоритма возможно его применение при планировании и перепланировании заданий в реальном времени в сложных системах.
Scheduling of computing operations takes an important place in the process of distributed information processing and control systems design, especially in conditions of limited energy resources of the system. This becomes especially important for computers located on autonomous carriers, such as unmanned aerial vehicles, autonomous underwater vehicles, etc. The energy resources in such systems are limited that leads to high requirements for the energy efficiency of the carrier systems including computing ones. The paper presents the job scheduling method for a distributed computing system on a chip which allows reducing the power consumed by the system. The proposed task scheduling method includes two stages. At the first stage, jobs are assigned with the determination of an energy-efficient architecture of the system characterized by the minimum power consumption. At the second stage, jobs are scheduled taking into account the criterion that minimalizes the average job implementation time. A feature of the problem being solved in this case is the necessity of job scheduling in the system with more than one information output which does not allow applying any of the known scheduling methods to the system. The first stage of the proposed method is implemented by implementation additional processors with a simultaneous decrease in the clock frequency and supply voltage. For the second stage of the method, the job scheduling algorithm is proposed which involves the preliminary construction of a private schedule for each output of the system with further integration of these schedules into the general schedule using a heuristic procedure. The scheduling algorithm functioning is illustrated by an example of a solution for a simple system. The advantage of the proposed heuristic method is the possibility of scheduling calculations, taking into account criteria of the minimum power consumption and the minimum average residence time of a task in the system simultaniously. This makes it possible to increase the energy efficiency of solving problems in distributed computing systems on a chip, which contributes to increasing the autonomy of systems in which they are used in. The proposed algorithm has polynomial complexity, therefore, due to the relative simplicity of the algorithm, it can be used for scheduling and rescheduling jobs in real time for complex systems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.