| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第14-21页 |
| 1.1.1 多处理器片上系统 | 第15-16页 |
| 1.1.2 低功耗技术 | 第16-17页 |
| 1.1.3 任务调度技术 | 第17-18页 |
| 1.1.4 共享高速缓存分配技术 | 第18-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-28页 |
| 1.2.1 处理器能耗优化技术研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.2 执行时间不确定的任务调度技术研究现状 | 第23-25页 |
| 1.2.3 共享高速缓存分配技术及其能耗优化技术研究现状 | 第25-27页 |
| 1.2.4 国内外研究现状小结 | 第27-28页 |
| 1.3 本文研究内容和主要创新点 | 第28-31页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第28-30页 |
| 1.3.2 本文主要创新点 | 第30-31页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第31-32页 |
| 第2章 执行时间不确定的任务调度技术与处理器能耗优化技术研究 | 第32-65页 |
| 2.1 混合整型线性规划简介 | 第32-37页 |
| 2.1.1 混合整型线性规划与AMPL建模语言 | 第32-33页 |
| 2.1.2 混合整型线性规划问题求解算法 | 第33-37页 |
| 2.2 模型与问题描述 | 第37-43页 |
| 2.2.1 乡处理器硬件模型 | 第38页 |
| 2.2.2 软件任务模型 | 第38-39页 |
| 2.2.3 多处理器能耗模型 | 第39-42页 |
| 2.2.4 研究问题描述 | 第42-43页 |
| 2.3 传统任务调度技术的不足实例 | 第43-47页 |
| 2.4 基于MILP的任务调度技术和处理器能耗优化技术 | 第47-58页 |
| 2.4.1 时间驱动的任务调度 | 第48-52页 |
| 2.4.2 动态功耗管理 | 第52-57页 |
| 2.4.3 目标函数 | 第57-58页 |
| 2.5 压缩MILP问题求解空间算法 | 第58-63页 |
| 2.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第3章 共享高速缓存分配技术及其能耗优化技术研究 | 第65-78页 |
| 3.1 模型与问题描述 | 第65-67页 |
| 3.1.1 多核处理器共享高速缓存的硬件模型 | 第65-66页 |
| 3.1.2 存储子系统能耗模型 | 第66-67页 |
| 3.1.3 研究问题描述 | 第67页 |
| 3.2 基于曲线拟合的共享高速缓存分配技术及其能耗优化技术 | 第67-77页 |
| 3.2.1 共享高速缓存命中率曲线拟合 | 第68-72页 |
| 3.2.2 共享高速缓存分配、能耗优化问题简化 | 第72-77页 |
| 3.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 实验方法及结果分析 | 第78-101页 |
| 4.1 执行时间不确定的任务调度实验 | 第78-95页 |
| 4.1.1 实验平台 | 第78-84页 |
| 4.1.2 能耗优化实验结果及分析 | 第84-91页 |
| 4.1.3 相邻子块合并算法实验结果及分析 | 第91-95页 |
| 4.2 共享高速缓存分配实验 | 第95-101页 |
| 4.2.1 实验平台 | 第95-97页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第97-101页 |
| 第5章 总结与展望 | 第101-105页 |
| 5.1 论文总结 | 第101-102页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第102-105页 |
| 5.2.1 减少任务子块个数的改进算法优化 | 第102-103页 |
| 5.2.2 执行时间不确定的任务映射技术 | 第103页 |
| 5.2.3 执行时间不确定的任务动态调度技术 | 第103-104页 |
| 5.2.4 执行时间不确定的任务调度与共享高速缓存分配协同技术 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-116页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
