面向时间关键型应用的加速器架构实时调度综述
分布式、并行与集群计算
2025-05-20 v1 硬件体系结构
摘要
加速器架构，如 CPU-GPU、CPU-TPU 和 CPU-FPGA 系统，广泛应用于支持高计算需求的人工智能算法。当部署在机器人和自动驾驶等实时应用中，这些架构必须满足严格的时序约束。为总结这些成果，本文综述了针对加速器架构平台的实时调度技术。本文突出过去十年的关键性进展，展示了所提出解决方案如何演化以应对这些系统的独特挑战和要求。本综述首先概述了加速器架构的硬件特性及常见任务执行模型。随后依据硬性和软性截止时间约束对所审阅工作进行分类。对于软实时方法，涵盖硬件厂商支持的实时调度方法，以及专注于时序关键调度、能源效率和热感知调度的策略。对于硬实时方法，首先检讨处理器厂商的支持，然后讨论保证硬性截止时间（带严格响应时间分析）的调度技术。在回顾一般软硬实时调度方法后，本文探索针对加速器支持异构计算平台的面向应用或场景的实时调度技术。最后，本文结论性地讨论了该研究领域的开放性问题与挑战。
引用
@article{arxiv.2505.11970,
title = {A Survey of Real-time Scheduling on Accelerator-based Heterogeneous Architecture for Time Critical Applications},
author = {An Zou and Yuankai Xu and Yinchen Ni and Jintao Chen and Yehan Ma and Jing Li and Christopher Gill and Xuan Zhang and Yier Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.11970},
year = {2025}
}