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Padel: Priority-Based Real-Time Scheduling for GPUs
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AI
DOI：10.1109/LES.2025.3589370.png)
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摘要
En 中文
图形处理器（GPU）因其巨大的架构并行性和显著性能，在包括实时系统在内的许多平台中日益普及。功率与能量管理、降低截止时间未命中（DMR）率以及任务资源的有效分配，是在实时平台中利用GPU的重要设计挑战。在硬实时系统设计中，一个极具挑战性的问题是，如何将GPU资源分配给任务，以使尽可能多的任务在其截止时间内正确完成，同时最小化能耗。然而，由于多个任务可以在众多核心上并发处理，功耗构成了一个严重限制。在本工作中，我们引入了Padel，一种实时GPU调度器，它采用空间多任务处理来提升GPU的资源利用率、性能和能效。我们的实验结果表明，当系统过载时，与当前最先进技术相比，Padel可以将DMR降低23%，能耗降低8%。
Keyword:
Graphics processing units
Multitasking
Schedules
Energy consumption
Real-time systems
Kernel
Power demand
Partitioning algorithms
Message systems
Resource management
Energy efficiency
graphics processing unit (GPU)
real-time systems
scheduling