导读:本文包含了硬件任务论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:资源任务分配,自主智能,精确算法,启发式算法
硬件任务论文文献综述
彭欣炜[1]（2019）在《微控制器硬件环境下的静态资源任务分配问题求解方法研究》一文中研究指出随着人工智能的发展,自主智能设备将是未来应用领域的重要产品,其中的重要能力之一是能够自主优化地把有限的资源分配给既定的任务,以取得最大的工作效果。针对一些自主智能产品小型化、难以携带常规计算机的特点,本文研究微控制器硬件环境下静态资源任务分配问题的求解算法本文针对广告投放问题与工程应用中的两类需求,分别建立了两类静态资源任务分配问题模型。通过微控制器性能与应用领域的调研,采用一款主流微控制器作为算法的求解计算机,设计了叁类改进求解算法,并选取两类国际标准算例集对各类算法进行测试,最后根据当前文献最优解做改进效果的对比,验证了改进方法的有效性与实用性本文的研究成果包括(1)提出了基于直接枚举算法改进的剪枝枚举算法,通过分部枚举与松弛贪婪上界的方式改进直接枚举算法,结果表明该算法适用于小规模问题的精确求解(2)提出了基于贪婪求解算法改进的贪婪交换算法,将贪婪解与循环交换算法结合,并对比了两层循环交换与叁层循环交换的求解效果,结果表明该算法适用于实时性要求高的较大规模问题近似最优求解(3)提出了基于模拟退火的贪婪交换算法,在贪婪求解的交换改进算法基础上做了模拟退火改进。加入模拟退火决策能进一步提升贪婪交换算法的求解效果,结果表明该算法适用于实时性要求低而精确度要求高的近似最优问题求解(4)运用叁类改进求解算法针对广告投放问题的具体应用做了分配方案的求解,分析结果表明,叁类改进求解算法分别适用于具体工程应用中不同规模的场合。本文提出的求解方法能很好地应用于微控制器求解情况下的资源任务分配问题,测试覆盖了国际标准测试集中所有规模的算例,可根据规模来选择这类硬件条件下适用的求解算法。改进算法在求解各类规模静态资源任务分配问题的精确解和近似最优解时具有一定优势,对微控制器硬件环境下的资源任务分配问题求解方法研究具备很好的参考价值。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
李乐乐[2]（2019）在《云计算下硬件资源度量方式及其任务调度策略研究》一文中研究指出在现代数据中心中,异构机器的数量成千上万,且它们之间的硬件资源细粒度异构性表现明显,如不同的处理器体系架构、CPU主频、CPU缓存大小、内存型号、内存容量以及硬盘的I/O读写速度等等。然而,当前数据中心对资源的度量是粗粒度的,如CPU个数和内存大小的组合。这种粗粒度的资源度量方式忽略了不同机器之间硬件的细粒度异构性,没有考量异构机器的实际计算能力。因此,它不能使资源分配和任务调度达到性能最优,减慢了任务处理的时间。针对上述问题,本文提出 SMHC(a synthetic metric for heterogeous cloud resources)—一个合成的云资源度量方式,它的主要作用有:1.SMHC考虑了五种细粒度硬件资源(CPU型号、CPU主频大小、CPU叁级缓存大小以及内存频率、硬盘I/O读写速度),它们通过加权的方式组合起来,比较准确地反映出一台服务器的计算能力。2.SMHC通过线性组合的数学模型,综合评估了粗粒度和细粒度的异构硬件资源对大数据处理任务的加速效果。3.集群资源管理系统可以基于SMHC,设计出根据异构机器实际计算能力比较的任务调度策略,有效利用异构机器的计算能力,加速任务运行。为了验证SMHC的有效性,针对Spark大数据处理任务,本文提出一种通过异构机器之间SMHC加速因子比较的任务调度策略,并在流行的分布式资源管理系统Mesos上得以实现。在异构的集群环境中,基于SMHC的加速因子大小比较,调度器能够将大数据处理任务优先地调度到计算性能较好的机器上运行。实验结果表明,与Mesos原有基于粗粒度资源度量单位的调度策略相比,基于SMHC的任务调度策略能更能有效利用异构机器的计算能力,平均降低Spark任务运行时间约16.7%。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)》期刊2019-06-01）
刘茜,肖轩,程靖,李海泉,梁建勋[3]（2019）在《面向空间机械臂任务验证的硬件在环半物理仿真系统研究》一文中研究指出针对空间机械臂在轨任务进行高保真地面仿真和验证的需求,搭建了空间机械臂操作任务验证平台(MTVF)系统。该系统基于硬件在环技术,将空间机械臂动力学仿真模型、两台地面模拟机械臂和测量系统通过实时仿真计算机实现软硬件的整合,具有响应速度快、跟踪精度高的特点。开发了闭环稳定算法和阻抗控制算法以保证MTVF系统的高保真性能,并通过搭建仿真计算模型以及设计地面试验等方法对MTVF系统的性能进行验证,结果表明,该系统能够反映真实微重力环境下空间机械臂的动力学特性,能够实现对真实微重力环境下的空间机械臂在轨操作任务进行高保真的地面试验和验证。(本文来源于《载人航天》期刊2019年02期）
张静[4]（2018）在《某空地导弹任务机的硬件设计》一文中研究指出空地导弹是实施空袭的主要兵器,而某导弹任务机是某空地导弹系统的核心部件,实现对空地导弹的制导控制,从硬件系统设计出发,设计了以DSP+FPGA的嵌入系统。系统电路结构简单、集成度高、可靠性高、成本低,可用于导弹发射平台信号进行初始化,接收火控系统的目标信息,实现飞行控制律的运算。(本文来源于《航空计算技术》期刊2018年05期）
徐金甫,刘露,李伟,南龙梅[5]（2018）在《基于3D碎裂度布局策略的可重构硬件任务调度算法》一文中研究指出现有硬件任务调度算法任务描述不完善且忽视时间维上紧凑性。该文考虑任务下载时间、完善任务属性,以器件2维资源与时间建立3维资源模型,将任务布局问题抽象成特殊的3维空间放置问题,在此模型上分析出现有算法不能克服任务不可预知性和资源占用多变性,导致调度成功率和资源利用率低。针对此问题,该文提出了一种3维可重构任务调度算法3D_RTSA。设计并实现了基于任务紧迫度的调度策略和基于3D碎裂度的布局策略。与其他4种算法实验对比结果表明,在重负载、小任务C30情况下,3D_RTSA调度成功率比GC,Lookaheadest,SPSA,DTI算法分别高3%,21%,28%,35%左右;在轻负载、大任务C50情况下,资源利用率比Lookaheadest,SPSA算法分别高5%,18%左右,且该文算法时间复杂度并未增加。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年08期）
徐向权[6]（2018）在《硬件实时操作系统中任务切换技术的研究》一文中研究指出随着物联网日益普及,对智能终端、智能传感器等智能设备的需求迅速增长,嵌入式微处理器和嵌入式实时操作系统(Real-Time Operating System,RTOS)是智能设备的核心,物联网的应用对智能设备的实时性、可靠性、安全性等提出了更高要求,必将得到进一步的发展。在智能设备中,通常都采用嵌入式多任务实时操作系统(RTOS),一方面,RTOS和应用程序是共同运行在同一个CPU上,这必然导致应用程序的CPU利用率低,以及应用程序响应速度和系统实时性能下降。其次,由于软件的并行性,导致RTOS的定时中断执行时间与任务数量成正比。最后,在多任务操作系统中,总任务切换时间所占用的CPU时间,与任务切换频率成正比,且由于各任务占用堆栈空间不一致,导致任务切换时间不一致,从而导致系统可靠性下降。针对上述的不足之处,本文以典型RTOS(μC/OS-II)为实例,在研究了μC/OS-II的多任务管理机制,时钟机制,和任务切换机制后,提出了一种μC/OS-II性能优化方法和硬件化方法。首先,先将μC/OS-II中的任务创建、任务管理、任务切换、定时管理、信号量和互斥信号量管理使用硬件方式实现,形成硬件化操作系统内核(Hardware Real-Time Operating System,HRTOS)。再将定时管理迁移到硬件中用硬件定时器实现,由于硬件结构的并行性,使得定时中断的处理时间与任务数量无关。其次,精简并重写μC/OS-II底层代码,去除由HRTOS实现的功能和代码,同时设计并实现了相应的CPU与HRTOS的通信协议,这部分称之为软核(SRTOS)。一方面,由于HRTOS与CPU并行运行,可以提高用户程序的CPU利用率。另一方面,节省的μC/OS-II代码存储区,可以提供给更丰富的用户功能。最后,将HRTOS与CPU紧密结合,在CPU中为每一个任务分配专有的通用寄存器组以及堆栈区,使得任务切换不需要花费任何CPU时间,且只需一个时钟周期。这带来的额外好处是提高了系统的实时性能,以及可预测性。(本文来源于《青岛大学》期刊2018-05-18）
乔跃山[7]（2017）在《智能硬件创新发展叁项任务》一文中研究指出2016年9月,工信部、国家发改委两部委共同印发《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年》(以下简称《专项行动》)。之所以编制该《专项行动》,是由于我国电子信息产业发展进入"调速换挡期",信息技术加速对传统(本文来源于《通信产业报》期刊2017-05-08）
[8]（2016）在《智能硬件创新专项行动印发,提叁大项15小项任务》一文中研究指出《行动》提出,到2018年,我国智能硬件全球市场占有率超过30%,产业规模超过5000亿元。为深入贯彻供给侧结构性改革和创新驱动发展战略,提升我国智能硬件共性技术和高端产品的供给能力,根据《"互联网+"人工智能叁年行动实施方案》,工信部、发改委联合制定《智能硬件产业创新发展专项行动(2016~2018年)》。《行动》提出,到2018年,我国智能硬件全球市场占有率超过30%,产业规模超过5000亿元。在低功耗轻量级系统设计、低功耗广域智能物联、虚拟现实、智能人机交互、高性能运动与姿态控制等关键技术环节取得明(本文来源于《中国机电工业》期刊2016年10期）
王简[9]（2016）在《实时操作系统任务调度算法的硬件化研究》一文中研究指出随着计算机技术的飞速发展,嵌入式系统的性能越来越强大,在越来越多的领域都发挥了至关重要的作用,比如国防科技、生产自动化控制、智能移动终端等。在实时操作系统中,对于实时任务的及时响应是第一位的,因此诸多嵌入式系统都采用实时操作系统作为控制核心。其中,任务调度算法是实时操作系统完成多任务并发调度的关键依据。目前软件实现的任务调度算法已经无法显着的改善系统实时性,而硬件逻辑又可以与中央处理器并行操作,所以本文通过任务调度算法的硬件化来发掘实时系统潜在的多任务并发特性。另外,面对嵌入式领域越来越复杂化的应用需求,已有的实时操作系统往往会表现出应用局限性。为了改善实时操作系统的适应性,改进现有的实时操作系统内核成为了一大研究热点。本文以μC/OS-II为研究对象,针对其不支持同级调度的应用局限性,改进了原有的任务调度算法,并通过FPGA实现。本文改进的调度算法采用二级调度。首先通过μC/OS-II原有的基于优先级的任务调度算法选择出最高的对应有就绪任务的优先级,然后对该优先级对应的就绪任务启动同级调度策略。在同级调度中,对于实时的同级任务采用较为公平的时间片轮转算法;对于非实时的同级任务采用开销较低的先来先服务算法。为了实现同级调度,修改了μC/OS-II内核的任务控制块,使得一个优先级可以对应多个任务。然后增设了由用户设定的优先级阈值作为分界线,将系统中的所有任务一分为二。所有优先级小于阈值的任务都是实时的;所有优先级大于或等于阈值的任务都是非实时的。最后采用FPGA技术设计和实现了基于该算法的硬件任务调度器,使用VHDL语言描述,通过ISE 10.1完成仿真验证。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2016-03-01）
王博,李岩,王简,黄天昕[10]（2016）在《任务间通讯邮箱的硬件实现》一文中研究指出针对实时操作系统内核μC/OS-II任务之间信息传递的灵活性不足的问题,通过硬件实现信号量的管理和消息邮箱的管理,从而增加任务间通讯与同步的高效性和灵活性.通过把基于消息邮箱的这一任务之间的通信机制硬件化实现,使得任务之间的通讯与同步过程具有更高的灵活性和执行效率.设计采用VHDL硬件描述语言进行消息邮箱管理的功能描述,并且在Xilinx公司的ISE 8.2开发软件套装上进行功能仿真和验证,最后利用Xilinx公司的Virtex-II Pro FPGA硬件平台实现其核心管理功能.(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2016年01期）
硬件任务论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在现代数据中心中,异构机器的数量成千上万,且它们之间的硬件资源细粒度异构性表现明显,如不同的处理器体系架构、CPU主频、CPU缓存大小、内存型号、内存容量以及硬盘的I/O读写速度等等。然而,当前数据中心对资源的度量是粗粒度的,如CPU个数和内存大小的组合。这种粗粒度的资源度量方式忽略了不同机器之间硬件的细粒度异构性,没有考量异构机器的实际计算能力。因此,它不能使资源分配和任务调度达到性能最优,减慢了任务处理的时间。针对上述问题,本文提出 SMHC(a synthetic metric for heterogeous cloud resources)—一个合成的云资源度量方式,它的主要作用有:1.SMHC考虑了五种细粒度硬件资源(CPU型号、CPU主频大小、CPU叁级缓存大小以及内存频率、硬盘I/O读写速度),它们通过加权的方式组合起来,比较准确地反映出一台服务器的计算能力。2.SMHC通过线性组合的数学模型,综合评估了粗粒度和细粒度的异构硬件资源对大数据处理任务的加速效果。3.集群资源管理系统可以基于SMHC,设计出根据异构机器实际计算能力比较的任务调度策略,有效利用异构机器的计算能力,加速任务运行。为了验证SMHC的有效性,针对Spark大数据处理任务,本文提出一种通过异构机器之间SMHC加速因子比较的任务调度策略,并在流行的分布式资源管理系统Mesos上得以实现。在异构的集群环境中,基于SMHC的加速因子大小比较,调度器能够将大数据处理任务优先地调度到计算性能较好的机器上运行。实验结果表明,与Mesos原有基于粗粒度资源度量单位的调度策略相比,基于SMHC的任务调度策略能更能有效利用异构机器的计算能力,平均降低Spark任务运行时间约16.7%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
硬件任务论文参考文献
[1].彭欣炜.微控制器硬件环境下的静态资源任务分配问题求解方法研究[D].北京交通大学.2019
[2].李乐乐.云计算下硬件资源度量方式及其任务调度策略研究[D].中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院).2019
[3].刘茜,肖轩,程靖,李海泉,梁建勋.面向空间机械臂任务验证的硬件在环半物理仿真系统研究[J].载人航天.2019
[4].张静.某空地导弹任务机的硬件设计[J].航空计算技术.2018
[5].徐金甫,刘露,李伟,南龙梅.基于3D碎裂度布局策略的可重构硬件任务调度算法[J].电子与信息学报.2018
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[7].乔跃山.智能硬件创新发展叁项任务[N].通信产业报.2017
[8]..智能硬件创新专项行动印发,提叁大项15小项任务[J].中国机电工业.2016
[9].王简.实时操作系统任务调度算法的硬件化研究[D].哈尔滨理工大学.2016
[10].王博,李岩,王简,黄天昕.任务间通讯邮箱的硬件实现[J].哈尔滨理工大学学报.2016