基于多端口SPM的多核系统任务和数据分配优化

Optimizing Task and Data Assignment on Multi-Core Systems with Multi-Port SPMs 本文研究的主题是优化多核系统中任务和数据分配问题，特别是在多端口 Scratch Pad Memory（SPM）环境下。随着嵌入式系统性能要求的增加，多核处理器已经成为现代嵌入式系统的主流选择。SPM 作为一种软件控制的片上内存，具有面积效率高、功耗低、时序可预测等优势，广泛应用于嵌入式系统中。在多核系统中，SPM 可以被本地核心和远程核心访问。为了缓解 SPM 单元上的数据争夺，多端口 SPM 被应用于多核系统中。 在这种系统中，合适的任务调度和数据分配可以显著地改善总体性能，通过探索计算任务的并行性和 SPM 上的并发数据访问。然而，多核系统的调度问题是一个 NP-完全问题。因此，在本文中，我们提出了一种整数规划（ILP）公式来确定多核系统中任务调度和数据分配的最优解决方案。 本文的研究贡献在于： 1. 我们提出了一个 ILP公式来优化多核系统中任务和数据分配问题，这可以有效地提高系统性能。 2. 我们的方法可以处理多端口 SPM 环境下的数据争夺问题，提高了系统的可靠性和效率。 3. 我们的研究结果可以为嵌入式系统设计和优化提供有价值的参考。 SPM 是一种软件控制的片上内存，具有面积效率高、功耗低、时序可预测等优势，广泛应用于嵌入式系统中。多端口 SPM 是指可以被多个核心同时访问的 SPM 单元。多端口 SPM 可以提高系统的并发性和可靠性，但同时也带来了数据争夺问题。 任务调度是指将计算任务分配给合适的核心执行，以提高系统性能。数据分配是指将数据分配给合适的 SPM 单元，以减少数据争夺和提高系统性能。在多核系统中，任务调度和数据分配是非常重要的，因为它们可以直接影响系统性能。 ILP 是一种常用的优化方法，可以用来解决复杂的优化问题。ILP 的优点是可以找到全局最优解，但缺点是计算复杂度高，计算时间长。在本文中，我们使用 ILP 来解决多核系统中任务调度和数据分配问题，取得了良好的结果。 本文的研究结果可以为嵌入式系统设计和优化提供有价值的参考，提高系统性能和可靠性。