随着VLSI技术的迅猛发展与应用需求的不断提高,芯片制造商正在推出多核芯片和片上多处理器系统,多核处理器平台已经变得日益普遍。多核处理器结构是一种高效的并行体系结构,随着芯片上集成的晶体管数量不断增加,其性能得到显著的改善。然而,这种性能的提升是以急剧增加的计算机芯片的能耗为代价的。而能耗是很多嵌入式实时系统首要考虑的因素,特别是无线移动和便携式计算设备。另外,随着微处理器芯片逐步采用纳米级制造工艺,由于集成电路特征尺寸不断减小、频率不断升高,使得微处理器的故障发生率不断攀升,微处理器的可靠性不断降低。因此,在多核处理器平台已成为主流的今天,如何在满足实时任务截止期约束的前提下尽可能降低系统能耗,保证系统在可靠环境下运行,仍是多核处理器系统操作系统级任务调度技术研究中一个亟待解决的问题。解决这一问题既具有重要的学术价值,又具有广阔的应用前景。本文针对多核处理器实时系统中的能耗及可靠性问题,研究节能及可靠性优化的调度关键技术,旨在探索实时调度策略与硬件节能技术结合带来的节能特性如何,以及探索在操作系统级任务调度时考虑系统可靠性的可行性。本文从以下三个方面对多核处理器节能及可靠性优化调度策略展开研究:(1)对现有异构多核处理器节能与可靠性调度算法进行深入分析和研究,针对异构系统的可靠性存在差异的实际情况,解决在保证系统可靠性及实时性的约束条件下的任务分配问题,目标是最小化系统能耗开销。本文考虑到任务流图的不同特征,提出相应不同的算法。具体来说,当任务流图是一条路径或者是一颗树时,使用基于动态规划的算法在多项式时间复杂度内,获得调度最优结果。当任务流图为有向无环图时,本文提出应用整数线性规划(Integer Linear Programming:ILP)来解决此问题。然而,ILP模型随着输入的变大,得到最优解所需的时间呈指数级增长。因此,本文还提出使用一种高效的启发式算法,使得能在较短时间内找到近似最优解。(2)随着工艺尺寸的减小以及核心数量的增加,功耗密度不可避免随之增加,使得处理器核温度急剧上升,温度升高带来的处理器核的可靠性问题不可避免。已有的针对处理器温度及寿命可靠性优化的技术的主要问题是只单方面的考虑芯片温度或寿命可靠性中的一种,而没有同时考虑到优化芯片温度及其寿命。本文提出使用整数线性规划模型(Mixed Integer Linear Programming:MILP)在对应用程序进行分配与调度时同时考虑芯片的温度控制及其寿命可靠性优化。在保证温度阈值和寿命阈值的条件下,本文所提出的MILP方法总是尽可能的减少系统能耗。该MILP模型使用经过改进的轻量级的热模型,以准确估计各个处理器的温度并且决定任务的执行对器件老化及可靠性的影响。(3)在大数据时代,各个领域大量的应用程序自身具有一定的容错性。这种容错性特征使得多核处理器可以利用电压超比例缩小技术(Voltage Over-Scaling,VOS)以达到减少计算任务的能耗的目的。在由VOS导致的随机变化和出现错误的情境下,如何调度计算任务使得输出质量达标并且系统总能耗降低显得尤其重要。针对这些新兴的、运行在多处理器系统上的、既包含重要任务又包含容错性任务的应用程序,本文提出了一个稳固有效的架构,即ApproxMap,用来决定任务的调度以及相应的供电电压序列的选择。该架构的目的是在保证应用程序质量及时间约束的条件下,最小化执行程序所需的能耗。当运行容错性任务时,ApproxMap框架利用超比例的缩小电压执行,并结合轻量级的质量检测器来检测输出结果是否可被接受。