Non-preemptive scheduling and schedulability condition for embedded systems with real-time constraints
Ordonnancement non préemptif et condition d'ordonnançabilité pour systèmes
embarqués à contraintes temps réel
Résumé
After a state of art on classical scheduling and on real-ime scheduling, particularly, allowing to define the notions used afterwards and after motivating a new real-time constraint of latency, we propose a model which describes the real-time systems with precedence,
periodicity and latency constraints.
In this model, the precedences are defined using a directed acyclic graph. In the monoprocessor case, we study three problems of scheduling: systems with precedence and periodicity constraints, systems with precedence and latency constraint and systems with precedence, periodicity and latency constraints. For each problem we study the relation between the precedences and the periodicity, respectively the latency, we give schedulability conditions and we propose scheduling algorithms which are proved optimal (if there is a schedule, the algorithm will find it). For the
multiprocessor case the architecture is defined by a non-oriented graph. We study three multiprocessor scheduling problems in the same cases as in monoprocessor, taking into account communication times . For each problem the model takes into account the communications . We prove that each problem is NP-hard and we propose heuristics. The performances of each heuristic are compared to those of an exact algorithm of type branch and bound, using numerical simulations.
periodicity and latency constraints.
In this model, the precedences are defined using a directed acyclic graph. In the monoprocessor case, we study three problems of scheduling: systems with precedence and periodicity constraints, systems with precedence and latency constraint and systems with precedence, periodicity and latency constraints. For each problem we study the relation between the precedences and the periodicity, respectively the latency, we give schedulability conditions and we propose scheduling algorithms which are proved optimal (if there is a schedule, the algorithm will find it). For the
multiprocessor case the architecture is defined by a non-oriented graph. We study three multiprocessor scheduling problems in the same cases as in monoprocessor, taking into account communication times . For each problem the model takes into account the communications . We prove that each problem is NP-hard and we propose heuristics. The performances of each heuristic are compared to those of an exact algorithm of type branch and bound, using numerical simulations.
Après un état de l'art sur l'ordonnancement en général et l'ordonnancement temps réel en particulier permetttant de préciser les notions utilisées par la suite et après avoir motivé l'intérêt d'une nouvelle contrainte temps réel de latence, nous proposons un modèle qui formalise les systèmes temps réel avec contraintes de précédences, de périodicités et de latences. Dans ce modèle, les précédences sont définies par un graphe orienté acyclique infiniment répété. Pour le cas monoprocesseur, on étudie trois problèmes d'ordonnancement : celui des systèmes avec contraintes de précédences et de périodicités, celui des systèmes avec contraintes de précédences et de latences et enfin celui des systèmes avec contraintes de précédences, de périodicités et de latences. Pour chaque problème on étudie la cohérence entre les différentes contraintes, on donne des conditions d'ordonnançabilité et on propose un algorithme prouvé optimal dans le sens où s'il y a un ordonnancement, l'algorithme le trouvera. On passe ensuite au cas multiprocesseur où l'architecture est définie par un graphe non-orienté. On étudie trois problèmes d'implantation (distribution et ordonnancement) dans les mêmes cas qu'en monoprocesseur en tenant compte des temps de communications. On prouve que ces trois problèmes sont NP-difficiles et on propose, donc, des heuristiques. Les performances de chaque heuristique sont comparées à celles d'algorithme exacte de type "branch and bound", en utilisant des simulations numériques.