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Resource-optimal scheduling for multi-graph workloads using supervisory control
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AI
DOI：10.1016/j.jpdc.2026.105287.png)
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摘要
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现代实时系统不断升级的计算需求需要将复杂功能部署在多核平台上。在这些环境中，应用程序越来越多地被建模为有向无环任务图（DTGs），以捕捉复杂的执行依赖关系和固有的并行性。虽然现有的基于启发式的调度方案提供了可扩展的解决方案，但它们通常仅满足充分的可调度性条件，导致结果次优。为解决这一效率差距，本研究提出了基于离散事件系统监督控制（SCDES）框架的离线调度器合成策略，用于多个循环DTGs。通过在有形式正确性构建范式中建模任务执行、资源可用性和严格的时序约束，我们提供了一种能够在传统启发式方法失效时识别最优调度的方法。比较性能评估表明，我们合成的调度器能够成功管理比当前最先进的启发式方法约高20%的工作负载，显著提高了资源利用率和系统在硬件受限环境中的接受率。
Keyword:
Real-time systems
Task graphs
Multi-cores
Scheduling
Supervisory control
Discrete event systems
