异构多处理器片上系统优先级树退避软互斥算法

"这篇论文探讨了在异构多处理器片上系统中的一种优先级树退避软互斥算法，旨在兼顾实时性和公平性。作者徐成、龙榜等人提出PTB算法，该算法建立在AK算法的基础上，通过优先级树结构优化了任务进入临界区的策略。PTB算法保证了互斥性和无死锁特性，实验结果显示在低到中等的临界区竞争情况下，其性能表现良好，尤其能确保实时任务优先进入临界区。此外，该算法对共享存储空间的需求较低，增加了系统的通用性。文章提到了传统的基于高级硬件原语的互斥算法在异构环境中实现成本高，而PTB算法仅依赖于基本的读写原子操作，因此更具有普适性。文中还对比了AK算法，AK算法在无竞争时快速，但竞争激烈时效率下降，而PTB算法则在一定程度上解决了这个问题。" 在异构多处理器片上系统（MPSOC）的设计中，由于多个处理器共享存储器，任务间的互斥访问成为一个关键挑战。传统的硬互斥算法往往依赖特定的硬件原语，这在异构环境中可能导致高昂的实现成本和低效率。为了克服这些问题，研究者们提出了软互斥算法，例如AK算法。AK算法结合了快速路径和慢速路径，无竞争时能快速进入临界区，但在高竞争环境下，可能会导致效率下降。 论文中提到的PTB（Priority Tree Backup）算法是针对AK算法的改进，它在AK算法的基础上引入了优先级树的概念。每个任务根据其优先级在树中占据一个位置，高优先级的任务靠近树根，低优先级的任务位于树叶。当任务尝试进入临界区时，如果遇到冲突，它会按照优先级顺序后退，从而确保高优先级任务能够优先访问。这种退避策略既考虑了实时性，保证了高优先级任务的及时执行，又兼顾了公平性，避免了低优先级任务长时间被阻塞。 PTB算法的另一个优势在于其对共享存储空间的需求较小，这使得算法更加适用于资源有限的片上系统。通过实验验证，PTB在临界区竞争较小时，其效率优于AK算法；而在中等竞争情况下，效率与AK算法相当。这表明PTB算法在大多数实际系统环境下都能提供良好的性能。 PTB算法提供了一种平衡实时性和公平性的解决方案，适用于异构多处理器片上系统的互斥访问问题。通过利用优先级树结构和基本的读写原子操作，该算法降低了实现复杂度，提升了系统通用性，对于设计高效、可扩展的MPSOC系统具有重要的理论和实践价值。