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随着人们对高性能计算的不断追求,在资源受限的嵌入式系统中,功耗逐渐成为影响多核处理器性能发挥和提升的重要约束之一。针对异构多核系统资源合理分配以及功耗管理的研究,成为目前多核领域的研究热点,也成为当前功耗管理研究的主要方向。相对硬件层面的发展,功耗管理软件技术相对滞后,但异构多核系统的能效很大程度上由系统架构上资源管理软件决定。目前软件层面绝大部分功耗管理研究主要关注处理器动态功耗,但随着集成电路的制造工艺进入纳米阶段,处理器静态功耗与动态功耗相比,在计算机系统中的功耗占比越来越大,静态功耗成为功耗管理研究中的一个重点与难点。本课题针对移动计算系统功耗约束条件时常变动及DVFS无法有效克服静态功耗导致能量损失等问题,提出一种面向嵌入式异构多核的MapReduce多目标功耗管理方法,根据实时功耗约束,制定调核策略以确定处理器核资源,并结合OS线程亲和性、进程迁移与处理器热插拔完成核的开启、关闭及负荷管理,实现多目标功耗管理。主要工作包括:(1)建立异构系统模型并基于该模型设计静态功耗管理方法研究分析国内外功耗管理的发展状况,针对当前功耗管理的重点研究内容,对异构多核系统的静态功耗管理方法进行研究。建立异构多核处理器系统模型,基于该模型设计了以性能最优或最大化节能为目标的静态功耗管理方法。(2)研究Phoenix在big.LITTLE异构多核平台上的移植分析基于共享内存的MapReduce编程框架Phoenix并将其移植到big.LITTLE异构多核平台上。通过Phoenix多线程任务调度机制,充分挖掘异构系统的并行处理能力,并利用异构核的灵活配置,充分发挥big.LITTLE架构兼顾高性能和低功耗的优势。(3)提出基于big.LITTLE架构的多目标功耗自适应控制方法在前面研究基础上,提出基于big.LITTLE架构的多目标功耗自适应控制方法,用于解决移动计算系统功耗约束条件时常变动及DVFS无法有效克服静态功耗导致的能量损失等问题。本课题提出的面向嵌入式异构多核的MapReduce多目标功耗管理方法,主要针对DVFS无法有效克服静态功耗。利用异构核的灵活配置,在满足系统实时功耗约束条件下,以性能最优或最大化节能为目标,充分挖掘系统能效。该方法不仅能够满足处理器实时功耗约束条件,且能够及时感知外部功耗约束变化,利用新增外部能量投入新的计算资源,达到充分利用系统资源,提高系统能效的目的。