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 / The interest for multiprocessor systems has recently been increased in industrial applications, and parallel programming API's have been introduced to benefit from new processing capabilities. The use of multiprocessors for real-time systems, whose execution is performed based on certain temporal constraints is now investigated by the industry. Real-time scheduling problem becomes more complex and challenging in that context. In multiprocessor systems, a hard real-time scheduler is responsible for allocating ready jobs to available processors of the systems while respecting their timing parameters. In this thesis, we study the problem of real-time scheduling of parallel Directed Acyclic Graph (DAG) tasks on homogeneous multiprocessor systems. In this model, a DAG task consists of a set of subtasks that execute under precedence constraints. At all times, the real-time scheduler is responsible for determining how subtasks execute, either sequentially or in parallel, based on the available processors of the system. We propose two DAG scheduling approaches to determine the execution form of DAG tasks. The first approach is the DAG Stretching algorithm, from the Model Transformation approach, which forces DAG tasks to execute as sequentially as possible. The second approach is the Direct Scheduling, which aims at scheduling DAG tasks while respecting their internal dependencies. We provide real-time schedulability analyses for Direct Scheduling at DAG-Level and at Subtask-Level. Due to the incomparability of DAG scheduling approaches, we use extensive simulations to compare performance of global EDF with global DM scheduling using our simulation tool YARTISS
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PEST1030 |
| Date | 26 January 2015 |
| Creators | Qamhieh, Manar |
| Contributors | Paris Est, George, Laurent |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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