Técnicas de planificación para optimizar el rendimiento de los sistemas de tiempo real multiprocesador
Los sistemas multinúcleo surgieron como alternativa y mejora a los tradicionales sistemas mononúcleo. Aunque el rendimiento de estos sistemas es mayor, poseen más complejidad. Además, su rendimiento puede verse degradado debido a que los recursos hardware compartidos introducen retrasos en la planif...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2023-09-01
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| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/19935 |
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| author | José María Aceituno Ana Guasque Patricia Balbastre José Simó Carlos Eduardo Pereira Alfons Crespo |
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| author_sort | José María Aceituno |
| collection | DOAJ |
| description | Los sistemas multinúcleo surgieron como alternativa y mejora a los tradicionales sistemas mononúcleo. Aunque el rendimiento de estos sistemas es mayor, poseen más complejidad. Además, su rendimiento puede verse degradado debido a que los recursos hardware compartidos introducen retrasos en la planificación. Para reducir este retraso o contención existen diversas técnicas, que se pueden aplicar tanto a la hora de alojar las tareas en los núcleos como al planificar las tareas dentro de cada núcleo. En este trabajo se propone un algoritmo de planificación que combina distintas políticas de planificación conocidas para obtener un plan temporal que posea una menor interferencia. Además, se propone una red neuronal artificial para predecir qué política de alojamiento se debe aplicar para minimizar la longitud de los intervalos que forman el plan temporal y así reducir la complejidad de planificación de cada intervalo. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1697-7912 1697-7920 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2023-09-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| spelling | doaj-art-b00d0c243afc42e6b206499772d7fdd22025-01-03T00:17:03ZspaUniversitat Politècnica de ValènciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79121697-79202023-09-01211293810.4995/riai.2023.1993519128Técnicas de planificación para optimizar el rendimiento de los sistemas de tiempo real multiprocesadorJosé María Aceituno0https://orcid.org/0000-0003-4044-6202Ana Guasque1https://orcid.org/0000-0002-2900-8466Patricia Balbastre2https://orcid.org/0000-0001-9458-4083José Simó3https://orcid.org/0000-0003-4677-7627Carlos Eduardo Pereira4https://orcid.org/0000-0003-4315-4256Alfons Crespo5https://orcid.org/0000-0002-6606-7406Universitat Politècnica de València Universitat Politècnica de València Universitat Politècnica de València Universitat Politècnica de València Federal University of Rio Grande do SulUniversitat Politècnica de València Los sistemas multinúcleo surgieron como alternativa y mejora a los tradicionales sistemas mononúcleo. Aunque el rendimiento de estos sistemas es mayor, poseen más complejidad. Además, su rendimiento puede verse degradado debido a que los recursos hardware compartidos introducen retrasos en la planificación. Para reducir este retraso o contención existen diversas técnicas, que se pueden aplicar tanto a la hora de alojar las tareas en los núcleos como al planificar las tareas dentro de cada núcleo. En este trabajo se propone un algoritmo de planificación que combina distintas políticas de planificación conocidas para obtener un plan temporal que posea una menor interferencia. Además, se propone una red neuronal artificial para predecir qué política de alojamiento se debe aplicar para minimizar la longitud de los intervalos que forman el plan temporal y así reducir la complejidad de planificación de cada intervalo.https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/19935sistemas de control de tiempo realplanificación de sistemas de tiempo realsistemas ciber-físicos en controlsistemas de control embebidossistemas multiprocesadorcontenciónredes neuronales |
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