Scheduling of parallel real-time DAG tasks on multiprocessor systems

Résumé : Les applications temps réel durs sont celles qui doivent exécuter en respectant des contraintes temporelles. L'ordonnancement temps réel a bien été étudié sur mono-processeurs depuis plusieurs années. Récemment, l'utilisation d'architectures multiprocesseurs a augmenté dans les applications industrielles et des architectures parallèles sont proposées pour que le logiciel devienne compatible avec ces plateformes. L'ordonnancement multiprocesseurs de tâches parallèles dépendantes n'est pas une simple généralisation du cas mono-processeur et la problématique d'ordonnancement devient plus complexe et difficile.
Dans cette thèse, nous étudions le problème d'ordonnancement temps réel de graphes de tâches parallèles acycliques sur des plateformes multiprocesseurs. Dans ce modèle, un graphe est composé d'un ensemble de sous-tâches dépendantes sous contraintes de précédence qui expriment les relations de précédences entre les sous-tâches. L'ordre d'exécution des sous-tâches est dynamique, c'est-à-dire que les sous-tâches peuvent s'exécuter en parallèle ou séquentiellement par rapport aux décisions de l'ordonnanceur temps réel. Pour traiter les contraintes de précédence, nous proposons deux méthodes pour l'ordonnancement des graphes : par transformation du modèle de graphe de sous tâches parallèles en un modèle de tâches séquentielles indépendantes, plus simple à ordonnancer et par ordonnancement direct des graphes en prenant en compte les relations de dépendance entre les sous-tâches. Nous proposons un ordonnancement des graphes en prenant directement en compte les paramètres temporels des graphes et un ordonnancement au niveau des sous-tâches, par rapport à des paramètres temporels attribués aux sous-tâches par un algorithme spécifique.
Enfin, nous prouvons que les deux méthodes d'ordonnancement de graphes ne sont pas comparables. Nous fournissons alors des résultats de simulation pour comparer ces méthodes en utilisant les algorithmes d'ordonnancement globaux EDF et DM. Nous avons développé un logiciel nommé YARTISS pour générer des graphes aléatoires et réaliser les simulations
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Thèse
Computation and Language [cs.CL]. Université Paris-Est, 2015. English. < NNT : 2015PEST1030 >
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 25 novembre 2015 - 10:18:07
Dernière modification le : mercredi 5 juillet 2017 - 09:29:00
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Manar Qamhieh. Scheduling of parallel real-time DAG tasks on multiprocessor systems. Computation and Language [cs.CL]. Université Paris-Est, 2015. English. < NNT : 2015PEST1030 >. <tel-01233408>

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