圖1. big.LITTLE SoCs的多核任務(wù)調(diào)度算法

早期的big.LITTLE軟模型才去簇遷移或者CPU遷移(cluster migration或者CPU migration)調(diào)度算法，即軟件在核間切換，但不能把所有的核同時(shí)運(yùn)行。最新的軟件模型，全局任務(wù)調(diào)度(Global Task Scheduling)能同時(shí)使能所有的核，直接控制各核間的線程分配。大小核切換是使用動(dòng)態(tài)電壓和頻率調(diào)整(dynamic voltage and frequency scaling (DVFS))方法讓任務(wù)在高電壓的大核和低電壓的小核間切換，進(jìn)而提高各種負(fù)載情況下的能效。核間任務(wù)切換時(shí)間為30微秒，而DVFS驅(qū)動(dòng)每50微秒評(píng)估OS和核。GTS算法下會(huì)根據(jù)線程的負(fù)載進(jìn)行負(fù)荷均衡。以上多核任務(wù)調(diào)度算法都是在內(nèi)核層次進(jìn)行的，因而不用對(duì)用戶應(yīng)用程序進(jìn)行任何修改。

CPU遷移算法IKS – In Kernel Switcher (CPU Migration)

IKS是Linaro開發(fā)的適用于對(duì)稱的Cortex-A7和Cortex-A15核組的芯片。每一對(duì)Cortex-A7和Cortex-A15核組在Linux內(nèi)核里被視為虛擬的對(duì)稱核。線程在互斥的兩個(gè)對(duì)稱核里運(yùn)行，即要么在高性能的Cortex-A15內(nèi)運(yùn)行，要么在低功耗的Cortex-A7核內(nèi)運(yùn)行，即最高性能只取決于Cortex-A15的核。IKS算法在Linux內(nèi)核里已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，容易測試和產(chǎn)品化。

圖2. IKS(4+4)和Cortex-A7和Cortex-A15核組架構(gòu)圖

全局任務(wù)調(diào)度(Global Task Scheduling ,大小核MP/ big.LITTLE MP)

ARM開發(fā)的GTS算法也在Linaro里被稱為big.LITTLE MP。此算法下，所有的大小核在Linxu內(nèi)核下都可見用于任務(wù)調(diào)度，日前的Linaro構(gòu)建里都包含了該調(diào)度算法。

圖3. GTS(4+4)和Cortex-A7和Cortex-A15核組架構(gòu)圖

相比IKS算法，GTS算法有如下的優(yōu)勢：

• 更精細(xì)的核間負(fù)載控制，因?yàn)檎{(diào)度器Scheduler能直接切換核間任務(wù)，內(nèi)核的額外開銷減少從而減少功耗；
• 調(diào)度器Scheduler里的實(shí)現(xiàn)相比基于cpufreq框架的實(shí)現(xiàn)決策更快，相比IKS大概有10%的性能提升。
• GTS支持非對(duì)稱的架構(gòu)，如2個(gè)Cortex-A15核加上4個(gè)Cortex-A7核；
• 可以同時(shí)應(yīng)用所有的峰值處理能力，如圖3中的處理能力為4個(gè)Cortex-A15核加上4個(gè)Cortex-A7核的處理能力。

big.LITTLE MP內(nèi)核補(bǔ)丁能創(chuàng)建一個(gè)處理當(dāng)前任務(wù)的Cortex-A15和Cortex-A7核列表，然后根據(jù)歷史負(fù)載統(tǒng)計(jì)分配并跟蹤每個(gè)任務(wù)并進(jìn)行核間任務(wù)切換。高處理能力需求的往Cortex-A15轉(zhuǎn)移，而低處理能力需求的往低功耗的Cortex-A7核遷移。

表1. big.LITTLE IKS vs big.LITTLE MP(GTS)內(nèi)核調(diào)度算法比較

以上的調(diào)度算法以Cortex-A15核+Cortex-A7核的多核SoCs為例，但更多的big.LITTLE SoCs可能采用ARM更新的Cortex-A57+ Cortex-A53的架構(gòu)一樣適用。

總結(jié)

以上的big.LITTLE架構(gòu)的任務(wù)調(diào)度算法已經(jīng)在Linaro的構(gòu)建里存在，并且有些算法在實(shí)際的系統(tǒng)中做了性能評(píng)估。如三星最新的Galaxy S4手機(jī)采用的是8核系統(tǒng)，即4個(gè)Cortex-A15核加上4個(gè)Cortex-A7核的系統(tǒng)已經(jīng)采用基于簇的遷移算法。即便是采用性能最不經(jīng)濟(jì)的cluster Migration算法在高通Qualcomm的多核Snapdragon系統(tǒng)中證明其能效的優(yōu)越性。Samsung在Exynos 5中已經(jīng)用Cortex-A7的能耗帶來了類似Cortex-A15級(jí)別的性能。