嵌入式系统上的应用程序通常具有实时性要求。同时,能耗也成为了限制嵌入式系统发展的关键因素之一。与计算处理相比,嵌入式系统中的存储访问消耗了更多的时间和功耗。因此,嵌入式系统急需高性能、低功耗的存储系统及其相关优化技术。近年来,一些新型的非易失性存储器得到了学术界和产业界的广泛关注,成为了解决存储系统性能和功耗问题的最为引人瞩目的新一代存储器件。新型的非易失性存储器其具有诸多优点,如低静态能耗、高集成密度、抗震性好、读取速度快,最重要的是能够在断电情况下保存信息。但是非易失性存储器也有其弊端,如读写速度不平衡、写能耗高、有限的擦写次数等问题。本文主要研究嵌入式系统中非易失性存储器系统的任务调度和数据分配,主要进行如下三个方面的研究工作。1)本文对畴壁存储器系统进行任务调度和数据分配研究。首先,本文提出基于畴壁存储器的便签式存储器的体系结构模型。畴壁存储器具有两种不同类型的单元:微单元和宏单元。微单元畴壁存储器的访问速度快,但其集成密度低。而宏单元畴壁存储器具有非常高的集成密度,但是访问速度不固定。针对由两类畴壁存储器单元构成的便签式存储器,本文提出减少最长移动(LMR)算法,以找到拥有高性能、低功耗和高集成密度的便签式存储器配置方案。为了提高宏单元畴壁存储器的性能,本文提出整数非线性规划(INLP)模型和指令分组调度(IGS)算法。通过适当的存储访问任务调度和数据分配,减少宏单元畴壁存储器上的移动操作,从而提高存储器的性能、降低其能耗。2)本文对多种类型存储器系统进行数据分配研究。针对应用程序中广泛存在的分支结构,本文提出数据访问频率的概率模型,并且定义了概率保证的数据分配问题。为了求解多种类型存储器系统上概率保证的数据分配问题,本文还提出带概率的最优数据分配(ODAP)算法和最大化减少开销(MCS)算法。带概率的最优数据分配算法是基于动态规划思想的算法,能够找到概率保证下最优的数据分配方案。最大化减少开销算法是近似最优的算法,能快速的找到概率保证下较优的数据分配方案。为了提高带概率的最优数据分配算法和最大化减少开销算法的运行开销,本文还提出了冗余去除(R_R)算法。3)本文对采用可基于非易失性存储器的多端口存储器的多核处理器系统进行任务调度和数据分配研究。本文提出整数线性规划(ILP)模型和一个三段式的启发式算法,来找到最优或较优的任务调度和数据分配方案,以提高多核处理器系统上任务执行的并行性和对多端口存储器访问的并行性,从而提高多核处理器系统的性能。其中,启发式算法包括生成任务分配的减少远程访问任务分配(TARAR)算法、基于动态规划思想生成数据分配的最小访问开销(MMAC)算法和决定任务与数据访问开始时间的调度(ASAP)算法。本文还对所提技术在模拟平台上进行了验证实验,实验结果表明了所提技术能够有效提高系统的性能、降低其能耗。