Cet article traite de la planification de tâches périodiques en temps réel exécutées sur des plateformes multicœurs hétérogènes. Chaque processeur est composé d'un ensemble de cœurs à plusieurs vitesses avec des ressources énergétiques limitées. Un système reconfigurable est sensible aux événements de reconfiguration imprévisibles provenant d'un environnement connexe, tels que l'activation, la suppression ou la mise à jour de tâches. Le problème est de gérer des scénarios de reconfiguration réalisables sous contraintes énergétiques. Étant donné que toute tâche peut terminer l'exécution avant d'atteindre son pire temps d'exécution (WCET), l'idée est de distribuer cette exécution sur différents cœurs de processeur pour respecter les délais connexes et réduire la consommation d'énergie. La méthodologie consiste à utiliser d'abord des vitesses de processeur plus faibles pour consommer moins d'énergie. Si le système n'est toujours pas réalisable après la reconfiguration, nous ajustons les périodes de tâche en tant que solution flexible ou migrons certaines d'entre elles vers les processeurs les moins chargés. En conséquence, un programme linéaire entier (ILP) est formulé pour coder le modèle d'exécution qui attribue des tâches à différents cœurs avec une consommation d'énergie optimale, réalisant ainsi un calcul économe en énergie/calcul vert. La puissance et l'efficacité de l'approche proposée sont évaluées par des études de simulation. En mesurant le coût de la consommation d'énergie, notre solution offre plus de 11 % de gain que les méthodes publiées récemment et améliore de 85 % le nombre total de périodes ajustées.

Este documento trata sobre la programación de tareas periódicas en tiempo real ejecutadas en plataformas multinúcleo heterogéneas. Cada procesador se compone de un conjunto de núcleos de varias velocidades con recursos energéticos limitados. Un sistema reconfigurable es sensible a eventos de reconfiguración impredecibles del entorno relacionado, como la activación, eliminación o actualización de tareas. El problema es manejar escenarios de reconfiguración factibles bajo restricciones energéticas. Dado que cualquier tarea puede terminar de ejecutarse antes de alcanzar su peor tiempo de ejecución (WCET), la idea es distribuir esta ejecución en diferentes núcleos de procesador para cumplir con los plazos relacionados y reducir el consumo de energía. La metodología consiste en utilizar primero velocidades de procesador más bajas para consumir menos energía. Si el sistema sigue siendo inviable después de la reconfiguración, ajustamos los períodos de tarea como una solución flexible o migramos algunos de ellos a los procesadores menos cargados. En consecuencia, se formula un programa lineal entero (ILP) para codificar el modelo de ejecución que asigna tareas a diferentes núcleos con un consumo de energía óptimo, realizando así una computación energéticamente eficiente/computación verde. La potencia y eficacia del enfoque propuesto se califican a través de estudios de simulación. Al medir el costo de consumo de energía, nuestra solución ofrece una ganancia superior al 11% que los métodos publicados recientemente y mejora en un 85% el número total de períodos ajustados.

This paper deals with the scheduling of real-time periodic tasks executed on heterogeneous multicore platforms. Each processor is composed of a set of multi-speed cores with limited energy resources. A reconfigurable system is sensible to unpredictable reconfiguration events from related environment, such as the activation, removal or update of tasks. The problem is to handle feasible reconfiguration scenarios under energy constraints. Since any task can finish execution before achieving its worst-case execution time (WCET), the idea is to distribute this execution on different processor cores for meeting related deadlines and reducing energy consumption. The methodology consists in using lower processor speeds first to consume less energy. If the system is still non-feasible after reconfiguration, then we adjust the task periods as a flexible solution or migrate some of them to the least loaded processors. Accordingly, an integer linear program (ILP) is formulated to encode the execution model that assigns tasks to different cores with optimal energy consumption, thereby realizing energy-efficient computing/green computing. The potency and effectiveness of the proposed approach are rated through simulation studies. By measuring the energy consumption cost, our solution offers better than 11% of gain than recently published methods and improves by 85% the overall number of adjusted periods.

تتناول هذه الورقة جدولة المهام الدورية في الوقت الفعلي المنفذة على منصات متعددة النوى غير متجانسة. يتكون كل معالج من مجموعة من النوى متعددة السرعات مع موارد طاقة محدودة. يكون النظام القابل لإعادة التشكيل معقولاً لأحداث إعادة التشكيل غير المتوقعة من البيئة ذات الصلة، مثل تنشيط المهام أو إزالتها أو تحديثها. تكمن المشكلة في التعامل مع سيناريوهات إعادة التشكيل الممكنة في ظل قيود الطاقة. نظرًا لأن أي مهمة يمكن أن تنتهي من التنفيذ قبل تحقيق أسوأ وقت للتنفيذ (WCET)، فإن الفكرة هي توزيع هذا التنفيذ على نوى المعالج المختلفة للوفاء بالمواعيد النهائية ذات الصلة وتقليل استهلاك الطاقة. تتمثل المنهجية في استخدام سرعات معالج أقل أولاً لاستهلاك طاقة أقل. إذا كان النظام لا يزال غير ممكن بعد إعادة التكوين، فإننا نقوم بتعديل فترات المهمة كحل مرن أو ترحيل بعضها إلى المعالجات الأقل تحميلًا. وفقًا لذلك، تتم صياغة برنامج خطي صحيح (ILP) لتشفير نموذج التنفيذ الذي يعين المهام لنوى مختلفة مع الاستهلاك الأمثل للطاقة، وبالتالي تحقيق الحوسبة الموفرة للطاقة/الحوسبة الخضراء. يتم تقييم قوة وفعالية النهج المقترح من خلال دراسات المحاكاة. من خلال قياس تكلفة استهلاك الطاقة، يقدم حلنا أفضل من 11 ٪ من المكاسب مقارنة بالطرق المنشورة مؤخرًا ويحسن بنسبة 85 ٪ العدد الإجمالي للفترات المعدلة.