[论文解读] Mixed-criticality Scheduling with Dynamic Redistribution of Shared Cache

Muhammad Ali Awan, Konstantinos Bletsas+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2017

Real-Time Systems Scheduling参考文献 4被引用 10

一句话总结

本文提出了一种在混合关键性多核系统中动态缓存再分配的机制，在模式切换时将缓存资源从低关键性任务重新分配给高关键性任务，通过缓存感知的调度提高了可调度性。通过将动态缓存重新分配集成到Vestal的混合关键性模型中，结合分区式EDF与截止时间缩放技术，该方法相比静态分配方式在加权可调度性方面实现了高达30.59%的相对提升，尤其在缓存敏感性较高或资源有限的情况下表现更优。

ABSTRACT

The design of mixed-criticality systems often involvespainful tradeoffs between safety guarantees and performance.However, the use of more detailed architectural modelsin the design and analysis of scheduling arrangements for mixedcriticalitysystems can provide greater confidence in the analysis,but also opportunities for better performance. Motivated by thisview, we propose an extension of Vestal 19s model for mixedcriticalitymulticore systems that (i) accounts for the per-taskpartitioning of the last-level cache and (ii) supports the dynamicreassignment, for better schedulability, of cache portions initiallyreserved for lower-criticality tasks to the higher-criticalitytasks, when the system switches to high-criticality mode. Tothis model, we apply partitioned EDF scheduling with Ekbergand Yi 19s deadline-scaling technique. Our schedulability analysisand scalefactor calculation is cognisant of the cache resourcesassigned to each task, by using WCET estimates that take intoaccount these resources. It is hence able to leverage the dynamicreconfiguration of the cache partitioning, at mode change, forbetter performance, in terms of provable schedulability. We alsopropose heuristics for partitioning the cache in low- and highcriticalitymode, that promote schedulability. Our experimentswith synthetic task sets, indicate tangible improvements inschedulability compared to a baseline cache-aware arrangementwhere there is no redistribution of cache resources from low- tohigh-criticality tasks in the event of a mode change.

研究动机与目标

• 为解决混合关键性实时系统中安全保证与性能之间的权衡，通过引入详细的架构模型。
• 通过在模式切换期间动态重新分配共享最后一级缓存资源，从低关键性任务中回收并分配给高关键性任务，以提高高关键性任务的可调度性。
• 开发一种可调度性分析方法，考虑动态缓存分区及其对最坏情况执行时间（WCET）估计的影响。
• 评估在合成任务集上，与静态缓存分配相比，动态缓存再分配带来的性能提升。
• 提出在低关键性和高关键性模式下均高效的缓存分区启发式算法，以增强可调度性。

提出的方法

• 扩展Vestal的混合关键性模型，引入每任务缓存分区机制，并在模式切换时实现最后一级缓存的动态再分配。
• 采用分区式EDF调度，并应用Ekberg和Yi的截止时间缩放技术，以确保在动态缓存重新配置下的可调度性。
• 使用依赖于分配缓存资源的WCET估计，从而在低关键性和高关键性模式下实现对任务执行时间的精确分析。
• 采用基于整数线性规划（ILP）的优化方法进行低关键性模式下的初始缓存分配，并使用启发式方法最小化L模式下的利用率。
• 提出一种动态再分配策略，在进入高关键性模式时，从低关键性任务中回收缓存页并分配给高关键性任务。
• 提出一种新的可调度性测试方法（Manberg），可考虑动态缓存重新分配的影响，其性能优于静态分配的基准方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 在混合关键性系统中，动态再分配共享的最后一级缓存是否能提高高关键性任务的可调度性？
• RQ2 与静态缓存分配相比，结合动态资源再分配的缓存感知可调度性分析在可证明可调度性方面表现如何？
• RQ3 任务WCET对缓存分配的敏感性如何影响动态再分配的性能增益？
• RQ4 基于启发式的缓存分区策略在低关键性和高关键性模式下，对最大化可调度性的有效性如何？
• RQ5 动态缓存重定位在多大程度上减少了WCET估计中的保守性，并提升了系统利用率？

主要发现

• 所提出的动态缓存再分配方法（Manberg）相比V-Ekb基线（假设无动态再分配）在加权可调度性方面实现了高达30.59%的相对提升。
• 在不同实验配置下，加权可调度性的绝对提升范围为1.36%至3.64%，当WCET对缓存分配高度敏感时，提升最为显著。
• 当高关键性与低关键性WCET之比（$C_i^H / C_i^L$）较高时，相对提升可达27.13%，表明在难以适应的模式切换中收益更大。
• 最小化L模式利用率的启发式方法性能几乎与最优ILP解相当，N-Ekb与V-Ekb曲线几乎重合，验证了该启发式方法的有效性。
• 在资源稀缺和高缓存敏感性条件下，性能提升最为显著，相对增益最高可达30.59%。
• 即使在任务集利用率较高的情况下，该动态方法仍保持强劲性能，Manberg测试结果通常比V-Ekb基线更接近最优ILP曲线。