Resurshanteringsstrategier för många centrala system måste möjliggöra delning av resurser som kraft, processkärnor och minnesbandbredd samtidigt som prioriteringen och betydelsen av mål på system- och applikationsnivå samordnas på ett skalbart och robust sätt. Den senaste tekniken använder sig av heuristik eller maskininlärning för resurshantering, men saknar tyvärr formalism när det gäller att ge robusthet mot oväntade hörnfall. Även om de senaste ansträngningarna använder klassiska kontrollteoretiska metoder med vissa garantier och formalism, saknar de skalbarhet och autonomi för att uppnå föränderliga mål i körtiden. Vi presenterar SPECTR, en ny resurshanteringsmetod för många huvudsystem som utnyttjar den formella tillsynsteorin (SCT) för att kombinera styrkan i den klassiska kontrollteorin med toppmoderna heuristiska metoder för att eiciently möta föränderliga runtime-mål. SPECTR är en skalbar och robust styrarkitektur och en systematisk design låg för hierarkisk styrning av många kärnsystem. SPECTR utnyttjar SCT-teknik såsom vinstplanering för att möjliggöra autonomi för enskilda kontrollanter. Det underlättar automatisk syntes av den tillsynsansvarige på hög nivå och dess kontroll av egendom. Vi implementerar SPECTR på en Exynos-plattform som innehåller ARM:s big.LITTLE-baserade heterogena multiprocessor (HMP) och visar att SPECTR:s användning av SCT är nyckeln till att hantera flera samverkande resurser (t.ex. chipkraft och processkärnor) i närvaro av konkurrerande mål (t.ex. att uppfylla QoS vs. power capping). Principerna för SPECTR är lätt att tillämpa på alla resurstyper och mål så länge som hanteringsproblemet kan modelleras med hjälp av dynamiska systemteorier (t.ex. diferensekvationer), diskreta-event dynamiska system eller suddig dynamik. Referensformat för ACM:
SPECTR REF är en ny ledningsmetod för många huvudprocessorer som utnyttjar den formella tillsynsteorin för att bryta ner komplexa kontrollproblem i underproblem som löses av lokala kontrollanter.
SPECTR: Formal Supervisory Control and Coordination for Many-core Systems Resource Management
{'venue': "ASPLOS '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}