一种片上网络任务调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种片上网络任务调度方法及装置，属于电子技术领域。该方法根据各任务之间的执行关系进行任务分组后，基于量子进化算法以优化通信功耗和通信时间为目标进行任务调度，避免了通信热点的产生以达到负载均衡，减少了调度结果对进化参数及初始种群的依赖性，充分利用了量子进化的并行机制，最终获得满足优化性能指标的最优调度方案。

On chip network task scheduling method and device

The embodiment of the invention provides a method and a device for scheduling tasks on a network, which belongs to the field of electronic technology. The method of grouping tasks according to the task execution between relations, in order to optimize the communication power and communication time as the goal of task scheduling based on quantum evolutionary algorithm, avoiding the communication hot generation to achieve load balance, reduce the scheduling results of evolutionary parameters and initial population dependence, make full use of the parallel quantum evolutionary mechanism finally, obtain the optimal scheduling scheme optimization index.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子
，具体而言，涉及一种片上网络任务调度方法及装置。
技术介绍
随着当今社会信息技术的高速发展，掌上智能终端、自动化控制以及大数据计算处理等众多应用领域对集成电路片上系统的功能和性能提出了更高的要求，多核片上系统的集成度大幅提高，致使极大地增加了片上系统的复杂度及实现难度。高性能多核片上系统的发展趋势必然是片上网络的发展及应用。片上网络借鉴了计算机互联网络的结构，解决了片上系统传统总线结构的通信瓶颈问题。但是片上网络的任务调度是典型的NP问题，具有较高的时间复杂度，需要同时考虑通信功耗及通信时间等性能指标。目前所采用的调度方法主要的是传统的进化思想，对交叉率、变异率等参数的依赖性强，且上述参数的选择大多是依靠经验选取。另外，传统的进化思想还存在对初始种群的选择具有一定的依赖性，调度方案易陷入局部最优以及进化算法的并行机制未得到充分利用等缺陷。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种片上网络任务调度方法及装置，以改善上述问题。本专利技术实施例提供一种片上网络任务调度方法，该方法包括：根据片上网络的任务图以及各任务之间的执行关系进行任务分组，其中，所述执行关系包括并行关系和偏序关系；生成初始种群，该初始种群包括多个部落，每个部落由与任务分组后得到的所有任务组一一对应的量子染色体构成，不同部落解码后对应不同的调度方案；基于量子进化算法及预先设定的用于衡量调度方案性能指标的适应度函数对所述初始种群进行进化迭代，得到最优的调度方案，所述性能指标包括通信功耗及通信时间；根据所述最优的调度方案，将各个任务组调度到对应的处理核。本专利技术另一实施例提供一种片上网络任务调度装置，该装置包括：任务分组模块，用于根据片上网络的任务图以及各任务之间的执行关系进行任务分组，其中，所述执行关系包括并行关系和偏序关系；种群生成模块，用于生成初始种群，该初始种群包括多个部落，每个部落由与任务分组后得到的所有任务组一一对应的量子染色体构成，不同部落解码后对应不同的调度方案；进化迭代及调度方案生成模块，用于基于量子进化算法及预先设定的用于衡量调度方案性能指标的适应度函数对所述初始种群进行进化迭代，得到最优的调度方案，所述性能指标包括通信功耗及通信时间；任务调度模块，根据所述最优的调度方案，将各个任务组调度到对应的处理核。本专利技术实施例提供的片上网络任务调度方法及装置，根据各任务之间的执行关系进行任务分组后，基于量子进化算法及以优化通信功耗和通信时间为目标进行任务调度，减少了调度结果对进化参数及初始种群的依赖性，充分利用了量子进化的并行机制，最终获得满足优化性能指标的最优调度方案。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种智能设备的方框示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种片上网络任务调度方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的实验用例中片上网络任务图的示意图；图4为片上网络为4行4列时的任务调度结果示意图；图5为片上网络为3行3列时的任务调度结果示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种片上网络任务调度装置的功能模块框图。图标：100-智能设备；110-片上网络任务调度装置；120-存储器；130-处理器；1102-任务分组模块；1104-种群生成模块；1106-进化迭代及调度方案生成模块；1108-任务调度模块。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，是本专利技术实施例提供的一种可应用片上网络任务调度方法的智能设备100的方框示意图。所述智能设备100可以是，但不限于，PC机、智能手机、服务器等。该智能设备100包括片上网络任务调度装置110、存储器120以及处理器130。所述存储器120与处理器130之间可通过一条或多条通讯线路或信号线实现电性连接。所述片上网络任务调度装置110包括至少一个可以软件或固件的形式存储于所述存储器120中或固化在所述智能设备100的操作系统中的软件功能模块。所述处理器130用于执行所述存储器120中存储的可执行模块，例如所述片上网络任务调度装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。如图2所示，是本专利技术实施例提供的一种片上网络任务调度方法的流程图。所应说明的是，本专利技术提供的方法不以图2及以下所述的具体顺序为限制。下面将对图2所示的各步骤进行详细阐述。步骤S101，根据片上网络的任务图以及各任务之间的执行关系进行任务分组。本实施例中，所述执行关系包括并行关系和偏序关系。所述并行关系是指两个任务之间不存在通信依赖，可以被并行执行。所述偏序关系是指两个任务之间存在通信依赖，执行顺序需要分先后。所述片上网络的任务图为有向无环图。基于该任务图及任务之间的执行关系进行分组的过程包括如下子步骤：子步骤S1：选择所述任务图中任意一个无前驱结点的任务结点作为起始结点，判断该起始结点是否存在直接后继结点，若存在，则沿一条包括所述起始结点的分支顺位选择至少一个后继结点作为该起始结点的同组任务结点，若不存在，则直接将该起始结点独立地作为一个任务分组。子步骤S3：在所述任务图中对已完成分组的任务结点进行标记，并将尚未被标记的各个任务结点构成的任务图作为新的任务图。以及子步骤S5：基于得到的所述新的任务图，重复执行步骤S1和S3，直至最初始的任务图中的所有任务结点已全部被标记。更进一步地，该方法在进行任务分组前，还预先设定有一用于控制所述任务组包含的任务总数的热点阈值，以防止任务组包括过多任务时，造成芯片过热点的产生，致使系统性能不稳定。由此，所述子步骤S1中沿分支构建任务路径时，所选择的后继结点的数目应小于或等于所述热点阈值。此外，当在执行所述子步骤S1时，若起始结点存在多个直接后继结点，则优选具有最大通信量的任务结点作为该起始结点的同组任务结点，然后再在所选择的任务结点的所有直接后继结点中继续选择具有最大通信量的任务结点作为所述起始结点的同组任务结点，如此下去，直至顺位选择的任务结点数目达到所述热点阈值或者所有结点都已经被分组完毕。由上述的描述可以看出，基于有向无环的片上网络任务图及任务之间的执行关系进行任务分组时，应从没有前驱的任务结点开始，沿着一条分支选择后继任务结点，构建一条到达叶子任务结点的任务路径。在构建过程中，只能选择还未被其他路径构建过的任务结点。并且如果当前的任务结点存在多个可选分支，则优选通信流量大、通信功耗或者通信时延长等有利于进行性能优化的分支。另外，在每选择一个新的结点构建任务路径时，应判断是否达到预先设置的热点阀值，若已达到，则结束当前任务本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种片上网络任务调度方法，其特征在于，该方法包括：根据片上网络的任务图以及各任务之间的执行关系进行任务分组，其中，所述执行关系包括并行关系和偏序关系；生成初始种群，该初始种群包括多个部落，每个部落由与任务分组后得到的所有任务组一一对应的量子染色体构成，不同部落解码后对应不同的调度方案；基于量子进化算法及预先设定的用于衡量调度方案性能指标的适应度函数对所述初始种群进行进化迭代，得到最优的调度方案，所述性能指标包括通信功耗及通信时间。

【技术特征摘要】
1.一种片上网络任务调度方法，其特征在于，该方法包括：根据片上网络的任务图以及各任务之间的执行关系进行任务分组，其中，所述执行关系包括并行关系和偏序关系；生成初始种群，该初始种群包括多个部落，每个部落由与任务分组后得到的所有任务组一一对应的量子染色体构成，不同部落解码后对应不同的调度方案；基于量子进化算法及预先设定的用于衡量调度方案性能指标的适应度函数对所述初始种群进行进化迭代，得到最优的调度方案，所述性能指标包括通信功耗及通信时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据片上网络的任务图以及各任务之间的执行关系进行任务分组的步骤包括：步骤S1：选择所述任务图中任意一个无前驱结点的任务结点作为起始结点，判断该起始结点是否存在直接后继结点，若存在，则沿一条包括所述起始结点的分支顺位选择至少一个后继结点作为该起始结点的同组任务结点，若不存在，则直接将该起始结点独立地作为一个任务分组；步骤S3：在所述任务图中对已完成分组的任务结点进行标记，并将尚未被标记的各个任务结点构成的任务图作为新的任务图；步骤S5：基于得到的所述新的任务图，重复执行步骤S1和S3，直至最初始的任务图中的所有任务结点已全部被标记。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法在进行任务分组的步骤之前还包括：预先设定一用于控制所述任务组包含的任务总数的热点阈值；所述步骤S1中顺位选择的至少一个后继结点的总数目应小于或等于所述热点阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中沿一条包括所述起始结点的分支顺位选择至少一个后继结点作为该起始结点的同组任务结点的步骤包括：步骤S11：在所述起始结点的所有直接后继结点中选择具有最大通信量的任务结点作为该起始结点的同组任务结点；步骤S13：再在所选择的任务结点的所有直接后继结点中选择具有最大通信量的任务结点作为所述起始结点的同组任务结点；步骤S15：重复步骤S13，直至所述起始结点所在的任务组包括的任务总数等于所述热点阈值或者已经没有未被标记的后继结点。5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述生成初始种群的步骤包括：步骤S2：对任务组及所述片上网络中的处理核进行编号；步骤S4：编号后，针对各个任务组分别进行概率幅度编码，生成与该任务组对应的量子染色体，所有的量子染色体构成一个部落，其中，该部落中与第i个任务组对应的量子染色体表示为：Di=[αi1βi1|αi2βi2|...|αimβim],]]>αij表示第i个任务组被调度至第j个处理核的概率幅度，βij表示第i个任务组未被调度至第j个处理核的概率幅度，|αij|2+|βij|2＝1，i＝1,2…n，j＝1,2…m，其中，n表示任务组的总数目，m表示所述片上网络中的处理核的总数目；步骤S6：重复步骤S4，直至生成的部落总数达到预定个数，然后由已生成的所有部落构成所述初始种群。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述初始种群进行进化迭代，得到最优的调度方案的步骤包括：对所述初始种群中的各个部落分别进行解码，得到每个部落对应的调度方案；按所述适应度函数计算出每个调度方案的性能指标，并根据所述性能指标以非支配排序算法确定当前的最优调度方案；判断当前是否已满足预先设定的迭代终止条件；若满足，则终止迭代，输出所述最优调度方案；若不满足，则选择预定个数的性能指标最高的调度方案所对应的部落组成精英团，并采用量子旋转门对位于所述精英团以外的所有满足预设更新条件的部落中的每个量子染色体进行更新，所述量子旋转门表示为：αpq′βpq′=cosθ-sinθsinθcosθαpq&be...

【专利技术属性】
技术研发人员：乐千桤，张小松，杨国武，宋晓宇，曹林，秦辉，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川;51