关于异构多核处理器中静态任务调度的研究（二）

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简介：
本研究聚焦于异构多核处理器环境下的静态任务调度问题，旨在探索高效的调度算法以优化资源分配与性能表现，为后续深入研究奠定理论基础。为了解决现有任务调度算法在优先级选取方面过于单一以及冗余任务处理延迟的问题，我们提出了一种基于加权优先级的任务调度算法（WPTS）。该算法通过综合考量任务的三个属性并计算其加权值来决定各个任务被处理的时间顺序，从而避免了单纯依靠单一方面因素进行决策所带来的局限性。在分配任务给处理器时，此方法确保将任务优先安排到预计完成时间最早的处理器上执行。此外，还引入了一个专门用于处理冗余任务的机制，在早期阶段就及时清理这些冗余的任务，以此达到有效回收处理器空闲时间段并减少整个调度过程中所需的时间长度的目的。

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关于异构多核处理器中静态任务调度的研究（二）

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本研究聚焦于异构多核处理器环境下的静态任务调度问题，旨在探索高效的调度算法以优化资源分配与性能表现，为后续深入研究奠定理论基础。为了解决现有任务调度算法在优先级选取方面过于单一以及冗余任务处理延迟的问题，我们提出了一种基于加权优先级的任务调度算法（WPTS）。该算法通过综合考量任务的三个属性并计算其加权值来决定各个任务被处理的时间顺序，从而避免了单纯依靠单一方面因素进行决策所带来的局限性。在分配任务给处理器时，此方法确保将任务优先安排到预计完成时间最早的处理器上执行。此外，还引入了一个专门用于处理冗余任务的机制，在早期阶段就及时清理这些冗余的任务，以此达到有效回收处理器空闲时间段并减少整个调度过程中所需的时间长度的目的。

关于异构多核处理器中静态任务调度的研究（一）

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本文探讨了在异构多核处理器环境中静态任务调度的问题与挑战，并提出了一种优化的任务分配策略。为了应对现有任务调度算法在优先级选择上的单一性以及处理冗余任务较晚的问题，我们提出了一种基于加权优先级的任务调度算法（WPTS）。该算法通过综合评估任务的三个属性的加权值来决定其执行顺序，从而解决了单纯依赖某一因素进行决策时存在的局限。此外，在将任务分配给处理器的过程中，确保优先将其安排到预计完成时间最早的处理器上运行。同时，我们还引入了处理冗余任务的过程，以便及时清理这些多余的作业，有效利用空闲的计算资源，并减少整个调度过程中的延迟。

关于CPU-GPU异构多核系统中动态任务调度算法的研究论文.pdf

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本文研究了在CPU-GPU异构多核系统中的动态任务调度问题，并提出了一种高效的调度算法以优化资源利用和提高系统的整体性能。在计算密集型应用领域，CPU-GPU异构多核系统因其显著的加速效果而被广泛应用，但往往伴随着负载均衡的问题。为解决这一问题，我们提出了一种动态任务调度算法适用于此类系统。该算法充分调动了CPU的线程资源和GPU的强大计算能力，并且能够精确测量两者的工作效率，进而根据实际情况灵活调整分配给它们的数据块大小，以缩短整体执行时间并提升系统的加速效果。实验数据显示，采用此方法后，系统加速比提高了34%至103%，表现出了显著的进步。

基于ARINC653的多核处理器分区操作系统任务调度设计.pdf

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本文探讨了在ARINC 653标准下，针对多核处理器环境中的分区操作系统进行任务调度的设计方案。分析并优化了该系统内的资源分配与任务执行效率问题。本段落主要讨论了ARINC653分区操作系统在多核处理器环境下的任务调度设计问题。随着航空电子设备对实时操作系统的依赖加深以及处理器技术的发展，如何有效利用多核处理器进行高效的任务调度变得至关重要。为此，文章提出了一种基于负载比例的轮转调度策略，旨在满足多核环境下ARINC653分区操作系统对于高效率和强实时性的需求。关键技术点包括： 1. ARINC653标准：这是航空电子设备中广泛应用的一种实时操作系统的规范。 2. 多核处理器架构：尽管带来了性能上的提升，但也为任务调度提出了新的挑战。 3. 任务分配算法：常见的有时间片轮转、优先级调度和速率单调等策略。 4. 负载比例轮转方案：通过考虑各任务的负载情况来动态调整其执行顺序。技术实现方面： - 计算每个任务的实际运行时间和资源需求以确定其相对权重（即负载比例）； - 根据上述计算结果为各个任务分配适当的优先级或执行时间份额； - 合理分布到多核处理器的不同核心上，从而优化整个系统的性能表现。实验结果显示该方案能够有效提高系统响应速度和稳定性，并符合实时性的严格要求。因此，在诸如航空电子、自动化控制及医疗设备等对可靠性有极高需求的应用领域内具有广泛适用性。

HEFT：一种静态任务调度算法

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HEFT（Heterogeneous Earliest Finish Time）是一种用于异构计算环境中的静态任务调度算法，旨在优化执行时间和资源利用率。 HEFT（异构最早完成时间）是一种静态调度算法。参考：有向无环图是由TGFF创建的随机DAG。有关详细信息，请参阅tgff文件格式。部分包括： 1. 任务 2. 边第1部分涉及计算开销矩阵。

关于UAV单机侦察任务调度的状态转移策略研究论文

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本论文探讨了无人机（UAV）执行单机侦察任务时的状态转移策略，旨在优化其任务调度效率与性能。通过深入分析，提出了一种新的状态转移模型，能够显著提升无人机在复杂环境中的适应性和任务完成度。本段落研究了在不确定环境中侦察无人机执行多任务时不同的调度顺序对成本与效益的影响，并根据多任务的特性建立了一个状态转移模型来描述任务执行过程中的变化情况。通过该模型，我们推导出一个最优性判据，依据此判据可以将任务按照降序排列以达到最佳调度效果。仿真实验验证了本段落提出的策略的有效性和优越性，在与遗传算法和穷举搜索方法的对比实验中，结果符合理论分析，表明所提策略具有高效性和最优性的特点。

基于ZYNQ异构多核处理器的动作识别系统

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本系统基于ZYNQ异构多核处理器设计，结合ARM和PL可编程逻辑的优势，实现高效精确的动作识别功能，适用于智能监控、人机交互等领域。在当今的信息技术领域，人体动作识别技术已在视频监控、人机交互、虚拟现实及医疗看护等行业展现出广阔的应用前景与重要的研究价值。鉴于视频数据直观且易于感知的特性，其中包含的人体运动能有效吸引观察者的注意力，因此如何使机器准确地识别和理解这些动态行为成为了智能视觉信息处理领域中的核心课题。本段落介绍了一种基于ZYNQ异构多核处理器设计的人体动作识别系统，该系统的创新之处在于利用高层次综合（HLS）方法对运动特征提取算法进行FPGA硬件加速，从而显著提高计算效率。在1080P分辨率下，此技术能够实现每秒60帧的处理速度。通过K-means聚类算法生成高维向量，并结合支持向量机（SVM）分类器完成动作识别任务，系统设计高效且运行速度快于传统方法约120倍，实现了近乎实时的数据处理效果。在硬件平台选择上，本段落采用了Xilinx公司的ZYNQ异构处理器作为计算加速的载体。该处理器内嵌FPGA逻辑资源和ARM核心处理器，能够适应基于视觉感知层次的时空运动场块识别算法需求，在实际应用中每1至1.7秒即可完成一次动作结果输出。从系统设计与实现的角度来看，本研究充分利用了ZYNQ异构多核架构及HLS方法学的优势，确保硬件加速电路和高效系统结构紧密结合。这一软硬协同的设计方式不仅提高了处理性能，还保证了系统的灵活性。在人机交互方面，本段落采用了Linux操作系统搭配QT框架的组合方案，提供了友好的用户界面并支持在线学习与动作库创建功能。这使得该系统具备进一步扩展应用的可能性，并提升了用户体验质量。总体而言，本研究提出了一种创新的人体动作识别解决方案，在提高运动特征提取和分类效率的同时实现了实时人机交互应用。这项成果不仅在理论层面具有重要意义，而且在实际应用场景中也展现出巨大的潜力和发展空间。

基于多处理器、FPGA和多核GPU的并行计算研究

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本研究聚焦于利用多处理器、FPGA及多核GPU进行高效能并行计算的技术探索与应用开发，旨在优化复杂算法执行效率。并行计算技术为现代计算带来了显著的变化。现今大多数个人电脑、笔记本电脑甚至移动设备都采用了多处理器芯片，最多包含四个处理器。标准组件越来越多地与最初设计用于高速图形处理的GPU（图形处理单元）以及FPGA（现场可编程门阵列）相结合，以构建具备多种高效并行处理功能的计算机系统。这种硬件的发展受限于能耗和散热控制等因素。然而，在千万亿次乃至百亿级计算的实际应用中，开发能在这些架构上有效运行且高效的软件仍面临诸多挑战。本书收录了2009年国际并行计算会议（ParCo 2009）上的精选与评审论文，旨在解决这些问题，并提供了硬件、应用程序和软件开发领域内最先进的并行计算技术概览。涵盖的主题包括数值算法、网格及云计算以及编程——特别是针对GPU和FPGA的编程。此外，该书还收录了会议期间举行的六个小型研讨会中发表的研究成果。

关于机器人运动学反解中奇异点处理的研究.pdf

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本文探讨了机器人运动学中的反解问题，并重点研究了如何有效处理奇异点，以提高机器人的操作灵活性和稳定性。本段落探讨了机器人运动学反解中的奇异点处理问题，并提出了一个关于机器人微分运动Jacobian矩阵J(q)条件数的上界估计方法。基于此研究结果，作者进一步提出了一种在关节速度阻尼伪逆解法中自适应调整阻尼系数的方法，这能够确保机器人在接近奇异点时解的稳定性。