Approximation-aware partitioning for periodic tasks on an approximate-exact MPSoC

Abstract

Das Aufteilen von periodischen Programmen auf mehrere CPUs eines MPSoC kann schwer, wenn nicht unmöglich sein wenn sie mehr Resourcen benötigen als das System zur Verfügung hat. Die Genauigkeit der Ausgabe kann verringert werden indem nicht jede Instanz ausgeführt wird, eine Methode durch die die Aufteilung leichter fällt. Eine weiterer Ansatz ist die Genauigkeit zu verringern ist die Integration von CPUs, die annähernde Ergebnisse liefern. Gängige Algorithmen sind jedoch nicht auf die besonderen Erfordernisse derartiger Systeme eingestellt und können unter Umständen eine Aufteilung erzeugen die ungültig ist. In dieser Arbeit werden Algorithmen prästeniert, die auf diese Erfordernisse eingehen können und dadurch die Aufteilung erleichtern. Die Resultate zeigen, dass die Integration von derartigen CPUs nicht nur die Aufteilung verbessern, sondern auch besser ausgeführt werden können. Diese Beobachtung liefert eine weitere Methode mit der die Genauigkeit eines Systems verringert werden kann ohne Programm Instanzen völlig auszulassen.

Trying to assign a set of periodic tasks to the Central processing unit (CPU)s of a Multi-Processor Systemon a Chip (MPSoC) that can be easily scheduled can be hard if not impossible if the load if the tasksis too much for the CPUs to bear. Reducing the Quality of service (QoS) the system can achieve by omitting task instances has been evaluated and shown to improve the viability of task partitions. Using additional QoS degrading methods like the introduction of a CPUs using approximation can allow further improvements to the partition results and their schedulability. However, established partitioning algorithms do not take the special requirements of a MPSoC containing approximate CPUs into accountand possibly create an invalid task partition. In this thesis a partitioning algorithms are presented that are aware of approximation and can improve the resulting task partition. The results show, that the inclusion of CPUs using approximation allows task-sets to be partitioned more easily. Additionallyscheduling the resulting partitions yields longer execution using established scheduling algorithms.This observation shows another QoS degrading method of lowering the processor utilization that is notas drastic as the outright omitting the execution of task instances.