Ordonnancement Temps Réel Multi

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Ordonnancement temps
réel multiprocesseur

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Ca change quoi ? Hypothèses et modèles
Anomalies d’ordonnancement et propriétés
Algorithme globaux optimaux
Plan

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Ordonnancement multiprocesseur : problème à au moins 2 dimensions
Organisation temporelle …
Quand exécuter les tâches et les suspendre ?
… et spatiale des tâches
Sur quels processeurs ?
Renforcement de l’influence de la hiérarchie mémoire : ressources mémoires partagées
Deux approches principales pour la résolution
Ordonnancement partitionné : pas de migration et limite d’utilisation vis-à-vis de
l’ordonnançabilité
1. Organisation spatiale : répartition des n tâches m sous-ensembles et affectation à un processeur
(problème NP-difficile)
Classement des tâches selon un paramètre
Utilisation d’heuristiques lors du parcours séquentiel des tâches : FF, BF, WF, NF, etc.
2. Organisation temporelle : ordonnancement monoprocesseur pour chaque sous-ensemble
Algorithmes optimaux : RM, EDF
Ordonnancement global : migrations possibles et optimalité théorique possible vis-à-vis de
l’ordonnançabilité mais problème de passage à l’échelle en pratique
Organisation spatiale et temporelle conjointe
Autres approches : semi-partitionnée et « clustering »
Ordonnancement multiprocesseur :
quel changement ?
2/1m

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Ensemble de n tâches indépendantes
Tâches (tasks) périodiques, sporadiques générant une collection infini de
travaux (jobs, instance de tâches)
Non parallèles
Paramètres statiques :
A échéance implicites , contraintes , arbitraire
Date de réveil : synchrones
Notations
Hyper-période :
Utilisation tâche :
Utilisation système :
Modèles et notations
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D’où vient la valeur du Ci ?