高效多核调度算法设计

21/25高效多核调度算法设计第一部分多核处理器架构及调度挑战 2第二部分调度算法分类及目标函数 4第三部分基于公平性的多核调度算法 6第四部分基于性能的多核调度算法 10第五部分基于能源效率的多核调度算法 13第六部分基于鲁棒性的多核调度算法 16第七部分调度算法的性能评估指标 19第八部分多核调度算法优化技术 21

第一部分多核处理器架构及调度挑战关键词关键要点1.多核处理器架构

1.多处理器的概念和分类，如对称多处理器（SMP）、非对称多处理器（NUMA），以及基于芯片多核处理器（CMP）。

2.多核处理器体系结构，包括核心、缓存、互连架构和存储层次结构。

3.多核处理器性能和效率的度量，如吞吐量、延迟、能效和可靠性。

2.调度挑战

多核处理器架构

多核处理器架构是指在一个芯片上集成多个处理内核，每个内核都具有独立的控制逻辑、寄存器和缓存。多核处理器通过并行处理多个任务，可以显著提高系统的整体性能和吞吐量。

多核处理器的类型

*对称多处理(SMP)：所有内核对系统资源拥有相同的访问权限，并共享相同的内存和输入/输出(I/O)设备。

*非对称多处理(NUMA)：内核在内存和I/O设备方面拥有不同的访问权限和延迟。

调度挑战

多核处理器架构带来了以下调度挑战：

处理器亲和性：每个内核都具有自己的高速缓存和局部寄存器。任务调度应考虑处理器亲和性，以最大限度地利用处理器缓存并减少缓存未命中。

负荷均衡：在多核系统中，任务分配不均匀会导致某些内核过载，而其他内核空闲。负荷均衡算法需要确保任务在内核之间均匀分布。

并发性：多核处理器支持并发执行多个任务。调度算法需要管理任务之间的并发性，以防止冲突和死锁。

资源争用：多个任务可能争用相同的资源，例如内存、I/O设备和锁。调度算法需要管理资源争用，以避免系统性能下降。

能效：多核处理器高能耗是其主要挑战之一。调度算法需要考虑能效，以在高性能和低能耗之间取得平衡。

解决调度挑战的策略

解决多核处理器调度挑战的策略包括：

*静态调度：任务在运行时分配到特定内核，并始终在该内核上执行。

*动态调度：任务可以在运行时在不同的内核之间迁移，以优化性能和资源利用率。

*自适应调度：调度算法可以根据系统动态调整其行为，例如负载变化或处理器亲和性偏好。

*优先级调度：将优先级较高的任务分配到更快的内核，以提高响应时间。

*队列调度：将任务放入队列中，并在队列服务时将它们分配到内核。

常用的调度算法

常用的多核调度算法包括：

*轮询调度：任务依次分配到内核，无需考虑处理器亲和性或负荷均衡。

*最早完成时间(EFT)调度：任务根据其预计完成时间分配到内核，以最小化系统等待时间。

*局部性感知(LA)调度：任务分配到具有相关缓存数据的内核，以减少缓存未命中。

*优先级排序调度：优先级较高的任务优先分配到内核，以提高响应时间。

*公平调度：每个内核分配相等数量的任务，以确保公平性。

评估调度算法的指标

评估调度算法的指标包括：

*平均周转时间：任务从提交到完成所需的时间。

*平均等待时间：任务在分配到内核之前等待的时间。

*平均响应时间：任务首次调度到完成所需的时间。

*处理器利用率：内核被利用执行任务的百分比。

*能效：系统在执行给定任务集时消耗的功率。

选择最佳的调度算法取决于系统的具体要求和目标，例如性能、能效或公平性。第二部分调度算法分类及目标函数关键词关键要点【调度算法分类】

1.基于抢占的调度算法：允许优先级较高的进程抢占优先级较低的进程的CPU资源，提高系统吞吐量和可预测性。

2.非抢占的调度算法：限制进程抢占CPU资源，避免频繁的上下文切换，适用于实时系统或需要保证进程执行顺序的场景。

3.混合调度算法：结合抢占和非抢占调度，实现不同类型进程的差异化处理，平衡系统吞吐量和实时性。

【调度目标函数】

调度算法分类

非抢占式调度

*调度程序一旦将任务分配给处理器，任务将在完成之前独占该处理器。

*优点：低开销，避免频繁上下文切换。

*缺点：任务可能无限期地阻塞其他任务。

抢占式调度

*调度程序可以随时夺回处理器的控制权，并将任务从处理器中移除。

*优点：更好的响应时间，防止任务垄断处理器。

*缺点：开销更高，上下文切换更频繁。

静态调度

*在程序运行之前确定所有任务的调度顺序。

*优点：不需要运行时调度开销。

*缺点：对不可预测的任务或动态工作负载不灵活。

动态调度

*当任务到达系统时或任务状态发生变化时进行调度决策。

*优点：灵活且适应性强，可处理不可预测的任务。

*缺点：需要运行时调度开销。

目标函数

对于多核调度算法，通常考虑以下目标函数：

吞吐量

*单位时间内完成的任务数量。

*衡量系统的整体效率。

响应时间

*任务从提交到完成所需的时间。

*衡量系统对交互式应用程序或实时任务的响应能力。

公平性

*确保所有任务获得处理器时间的机会公平。

*避免某些任务垄断处理器资源，而其他任务处于饥饿状态。

功耗

*系统在执行任务时消耗的能量总量。

*对于移动设备和嵌入式系统尤为重要。

实现复杂度

*实现调度算法所需的代码复杂度。

*复杂度高的算法可能需要更多的内存和执行时间。

其他目标

*预测性调度：考虑任务的未来执行时间以优化调度决策。

*适应性调度：根据系统负载和任务特性动态调整调度策略。

*优先级感知调度：为具有较高优先级的任务分配更多处理时间。

*亲和性感知调度：将任务分配到与它们的数据或资源亲和的处理器上。第三部分基于公平性的多核调度算法关键词关键要点基于公平性的多核调度算法

1.静态公平性：确保每个核在一个调度周期内获得相等的执行时间，无论任务的优先级或负载情况如何。这可以通过平均分配时间片或使用公平共享调度器等技术来实现。

2.动态公平性：在调度周期内动态调整每个核分配的执行时间，考虑任务的优先级和资源需求的变化。这有助于防止优先级较高的任务被较低优先级任务抢占，同时保持整体系统吞吐量的最大化。

3.公平性指标：使用度量指标来评估调度算法的公平性，例如公平指数或公平时间片。这些指标可以帮助优化算法的配置，以实现尽可能高的公平性级别。

基于优先级的多核调度算法

1.基于固定优先级：为每个任务分配一个固定的优先级，算法根据这些优先级调度任务。这提供了确定性的调度行为，但可能无法适应动态变化的负载条件。

2.基于动态优先级：任务的优先级根据其当前状态和系统负载动态调整。这有助于优先考虑对时间敏感的任务，同时防止优先级较低的任务在长时间内被抢占。

3.优先级继承：当一个高优先级任务被一个低优先级任务阻塞时，低优先级任务会继承高优先级任务的优先级。这有助于防止优先级反转，确保高优先级任务能够及时执行。

基于时间片的轮转调度

1.固定时间片：每个任务在执行一段时间（称为时间片）后被剥夺，并且算法继续调度下一个任务。这提供了一种简单的调度机制，但可能导致较长的等待时间和不公平的执行时间分布。

2.动态时间片：任务的时间片根据其优先级或资源需求动态调整。这可以改善高优先级任务的响应时间，同时为低优先级任务提供合理的执行机会。

3.多级反馈队列：使用多个优先级队列，较低优先级的队列具有较长的时间片。这有助于限制低优先级任务对高优先级任务的影响，同时仍然允许它们在系统空闲时执行。

基于反馈的调度算法

1.平均等待时间反馈：算法监视任务的平均等待时间，并根据这些等待时间调整调度策略。这有助于减少平均等待时间，但可能导致某些任务的响应时间增加。

2.平均响应时间反馈：算法监视任务的平均响应时间，并根据这些响应时间调整调度策略。这有助于减少所有任务的平均响应时间，但可能更复杂且计算成本更高。

3.历史记录反馈：算法考虑任务过去的执行历史来预测其未来的行为。这可以帮助优化调度决策，以提高系统整体性能。

基于竞争的多核调度算法

1.任务竞赛：任务在执行时间上相互竞争，算法根据任务的性能和资源需求动态分配执行时间。这可以实现高吞吐量，但可能导致优先级较高的任务被优先级较低的任务抢占。

2.资源竞赛：任务为共享资源（例如内存或I/O）相互竞争，算法根据任务的资源需求动态分配资源。这可以改善资源利用率，但可能导致资源争用和死锁。

3.公平竞争：结合公平性原则和竞争机制，以确保所有任务公平获得执行时间和资源。这有助于平衡公平性和性能要求。基于公平性的多核调度算法

1.轮转调度算法

轮转调度算法是一种最简单的调度算法，它将所有待执行的进程按照先到先服务的原则排成一个队列，CPU按照队列顺序依次执行每个进程。轮转调度算法的优点是简单易实现，公平性较好，但其缺点是会导致大量进程频繁切换，降低系统性能。

2.加权轮转调度算法

加权轮转调度算法是对轮转调度算法的改进，它为每个进程分配一个权值，然后按照权值大小依次执行进程。权值较大的进程执行时间较长，权值较小的进程执行时间较短。加权轮转调度算法的优点是兼顾了公平性和效率，缺点是需要人工指定进程权值，可能存在权值分配不当的问题。

3.最短作业优先调度算法

最短作业优先调度算法是一种贪心算法，它总是选择剩余执行时间最短的进程执行。最短作业优先调度算法的优点是平均等待时间短，但其缺点是会导致“饥饿”问题，即长作业可能永远得不到执行。

4.最短剩余时间优先调度算法

最短剩余时间优先调度算法是对最短作业优先调度算法的改进，它考虑了进程剩余执行时间，而不是总执行时间。最短剩余时间优先调度算法的优点是兼顾了公平性和效率，但其缺点是需要准确估计进程剩余执行时间，这在实际中很难做到。

5.公平分享调度算法

公平分享调度算法是一种基于公平性的调度算法，它为每个进程分配一个时间片，并按照时间片轮流执行进程。公平分享调度算法的优点是公平性好，但其缺点是时间片粒度太大会导致频繁切换，时间片粒度太小会降低效率。

6.抢先式公平分享调度算法

抢先式公平分享调度算法是对公平分享调度算法的改进，它允许进程在时间片用尽前抢占CPU。抢先式公平分享调度算法的优点是既兼顾了公平性，又提高了效率，但其缺点是需要实现抢占机制，可能存在抢占开销过大的问题。

比较

下表比较了不同公平性多核调度算法的优缺点：

|调度算法|公平性|效率|复杂性|饥饿问题|

||||||

|轮转调度|好|差|低|无|

|加权轮转调度|较好|较差|中等|无|

|最短作业优先调度|差|好|低|有|

|最短剩余时间优先调度|较好|较差|中等|无|

|公平分享调度|好|差|中等|无|

|抢先式公平分享调度|好|较好|高|无|

结论

公平性多核调度算法旨在平衡公平性和效率，在不同的应用场景下有不同的选择。对于需要保证公平性的应用，如交互式系统，可以采用轮转调度或加权轮转调度算法。对于需要提高效率的应用，如并行计算，可以采用最短作业优先调度或最短剩余时间优先调度算法。对于既需要公平性又需要效率的应用，可以采用公平分享调度算法或抢先式公平分享调度算法。第四部分基于性能的多核调度算法关键词关键要点基于性能的多核调度算法

主题名称：性能度量

1.吞吐率：单位时间内处理的任务数量，或每秒指令数（IPC）。

2.延迟：任务从提交到执行完成所需的时间。

3.能耗：多核处理器运行时的功率消耗。

主题名称：性能建模

基于性能的多核调度算法

引言

在多核系统中，调度算法负责将任务分配到处理核心上，以优化性能并提高资源利用率。基于性能的多核调度算法重点关注任务的性能特征，以做出调度决策。

分类

基于性能的多核调度算法主要可分为两类：

*全局调度算法：考虑系统中所有核心的性能信息，并做出全局调度决策。

*局部调度算法：仅考虑单个核心的性能信息，并做出局部调度决策。

全局调度算法

1.贪婪算法

贪婪算法选择在当前时刻性能最好的核心来执行任务。这种算法简单易实现，但在任务性能差异较大时可能导致性能不佳。

2.轮转算法

轮转算法将任务循环分配到不同的核心上，以确保公平性和性能平衡。这种算法简单，但可能导致资源碎片化和性能波动。

3.基于优先级的算法

基于优先级的算法根据任务的优先级来进行调度。高优先级任务优先执行，以满足实时性要求。这种算法灵活，但需要准确估计任务的优先级。

4.基于负载的算法

基于负载的算法将任务分配到负载较低的核心上，以平衡系统负载。这种算法可以提高资源利用率，但可能导致性能瓶颈。

局部调度算法

1.First-ComeFirst-Served(FCFS)

FCFS算法按照任务到达的顺序来进行调度。这种算法简单易实现，但可能导致饥饿问题。

2.ShortestJobFirst(SJF)

SJF算法选择执行时间最短的任务。这种算法可以提高平均周转时间，但需要准确估计任务的执行时间。

3.RoundRobin(RR)

RR算法将任务循环分配到核心上，并设置一个时间片。当时间片用完时，任务被抢占并移到队列的末尾。这种算法公平且简单，但可能导致性能不佳。

4.优先级调度算法

优先级调度算法在局部核心上执行基于优先级的调度。高优先级任务优先执行，以满足实时性要求。这种算法灵活，但需要准确估计任务的优先级。

性能评估

基于性能的多核调度算法的性能评估通常基于以下指标：

*平均周转时间：任务从提交到完成所需的时间

*平均等待时间：任务等待执行的时间

*处理器利用率：处理器处于非空闲状态的时间百分比

*公平性：不同任务在获取资源方面的公平程度

选择准则

选择合适的基于性能的多核调度算法取决于系统特性、任务特征和性能要求等因素。一些常见的考虑因素包括：

*系统规模和核数

*任务类型和性能特征

*实时性要求

*资源约束

结论

基于性能的多核调度算法是满足多核系统多样化需求的关键。通过考虑任务的性能特征，这些算法可以优化调度决策，提高性能并增强资源利用率。选择合适的调度算法对于充分利用多核系统的潜力至关重要。第五部分基于能源效率的多核调度算法关键词关键要点动态电压和频率调节(DVFS)

1.通过调节核心电压和频率，优化功耗和性能。

2.结合历史负载和实时功耗数据，动态调整DVFS策略。

3.利用机器学习模型预测未来负载，从而优化调度决策。

负载平衡和迁移

1.将任务分配到最合适的核心，以平衡负载并减少功耗。

2.根据功耗和热量阈值，迁移任务以防止局部过热。

3.采用分布式算法和轻量级监视机制，确保高效的任务迁移。

局部调度算法

1.在单个核心或核心组内优化任务调度。

2.考虑核心利用率、功耗和缓存访问等因素。

3.采用轮询、先进先出(FIFO)和时间片调度算法，以提高局部调度效率。

全局调度算法

1.跨多个核心协调任务调度。

2.考虑系统级目标，例如总功耗和性能。

3.采用基于图的算法、启发式搜索和分布式决策来实现全球优化。

混合调度算法

1.结合局部和全局调度算法，以获得性能和能源效率之间的最佳权衡。

2.根据负载模式、系统配置和功耗限制动态调整算法。

3.利用机器学习模型优化混合调度策略，以适应不断变化的系统条件。

基于神经形态学的调度算法

1.从神经网络中汲取灵感，设计多核调度算法。

2.利用神经元和突触模型模拟任务交互和调度决策。

3.实现自适应和可扩展的调度，以响应不断变化的负载和系统特征。基于能源效率的多核调度算法

随着多核处理器的广泛应用，如何高效利用这些处理器的计算资源，同时最大限度地降低功耗，已成为一个关键问题。基于能源效率的多核调度算法应运而生，旨在优化任务分配和处理器利用率，以实现最佳的能源效率。

评估指标和约束

在设计基于能源效率的调度算法时，必须考虑以下评估指标和约束：

*能源消耗：这是算法的首要目标，应尽可能最小化。

*性能：算法应保证任务按时完成，而不会对性能产生显着影响。

*公平性：算法应确保每个核心都得到公平的利用，避免过度或欠载。

*实现复杂度：算法的实现复杂度应保持在可管理的范围内，以避免开销过高。

算法类型

基于能源效率的多核调度算法可分为两类：静态算法和动态算法。

静态算法

静态算法在运行时做出调度决策，并且不会根据系统状态的变化进行调整。这些算法具有较低的开销，但可能无法适应动态工作负载。

*最小化活动核心算法：该算法的目标是最大程度地减少活动核心的数量，从而降低空闲核心消耗的功耗。

*任务分区算法：该算法将任务划分为适合不同核心配置的子集，以优化总体功耗。

动态算法

动态算法在运行时监视系统状态并根据变化进行调度决策。这些算法可以更好地适应动态工作负载，但开销可能更高。

*功率感知调度算法：该算法使用功耗传感器来监控每个核心的功耗，并根据功耗信息调整调度决策。

*预测调度算法：该算法使用预测模型来预测未来工作负载，并提前优化调度以提高能源效率。

*自适应调度算法：该算法结合静态和动态方法，在不同系统状态下采用不同的策略来实现最佳能源效率。

优化技术

除了上述算法类型之外，还有各种优化技术可用于提高基于能源效率的多核调度算法的性能：

*任务合并：将具有相似特征的任务组合在一起，以减少调度开销和提高缓存命中率。

*动态电压和频率缩放(DVFS)：调节处理器的电压和频率以降低功耗。

*休眠和唤醒状态：根据工作负载的波动将空闲核心置于低功耗状态，然后根据需要唤醒。

*负载平衡：确保所有核心都得到均衡的利用，以最大化总体能源效率。

实验结果

研究表明，基于能源效率的多核调度算法可以显著降低功耗，同时保持良好的性能。例如，一项研究表明，与传统的调度算法相比，一种基于功率感知的调度算法可将功耗降低高达20%，而性能损失仅为5%。

结论

基于能源效率的多核调度算法对于在多核系统中实现最佳的能源效率至关重要。通过考虑特定的评估指标和使用静态、动态或自适应算法的组合，调度算法可以优化任务分配和处理器利用率，从而降低功耗，同时满足性能和公平性的要求。第六部分基于鲁棒性的多核调度算法关键词关键要点主题名称：鲁棒性评估指标

1.平均任务完成时间(ATT)：衡量任务在不同干扰下完成所需时间的指标。鲁棒的调度算法应保持较低的ATT，即使在高干扰情况下也是如此。

2.任务完成率(CTR)：衡量任务在给定时间内完成的比例。鲁棒的调度算法应保持较高的CTR，即使在高干扰情况下也是如此。

3.任务成功率(SR)：衡量任务按时完成的比例。鲁棒的调度算法应保持较高的SR，即使在高干扰情况下也是如此。

主题名称：基于鲁棒性的调度策略

基于鲁棒性的多核调度算法

引言

多核处理器已成为现代计算系统的基石，对系统性能至关重要。多核调度算法负责将任务分配给处理器内核，以实现高性能和资源利用率。基于鲁棒性的多核调度算法旨在即使在系统负载和任务特性高度不确定的情况下也能提供一致且可预测的性能。

鲁棒性在多核调度中的重要性

在实际系统中，任务的到达时间、计算量和通信模式往往是不确定的。传统调度算法可能无法适应这种不确定性，导致性能下降或甚至系统崩溃。鲁棒性确保调度算法能够在不确定和动态变化的条件下保持稳定性和可预测性。

基于鲁棒性的多核调度算法

针对多核系统的不确定性，研究人员提出了各种基于鲁棒性的调度算法。这些算法利用各种技术来确保鲁棒性，包括：

*在线学习和自适应机制：这些算法动态地监控系统负载并调整调度策略以适应变化的条件。

*随机化策略：通过引入随机性，这些算法减少了依赖于特定负载或任务特性的脆弱性。

*保守调度方法：这些算法采用保守的策略，为任务分配额外的资源或优先级，以确保在不确定条件下不会发生饥饿或死锁。

鲁棒性调度算法的类型

基于鲁棒性的多核调度算法可以进一步分类为：

基于控制论的调度：这些算法使用控制理论技术来动态地调整调度决策，以保持系统稳定性和性能。

基于优先级的调度：这些算法为任务分配优先级，以确保重要任务即使在不确定条件下也能得到及时的服务。

基于公平的调度：这些算法旨在确保所有任务公平地获得资源，避免饥饿或不公平的分配。

评估鲁棒性调度算法

评估鲁棒性调度算法的有效性需要考虑以下因素：

*性能：算法在各种负载和任务特性下的平均执行时间和吞吐量。

*鲁棒性：算法在不确定条件下的稳定性和可预测性。

*可扩展性：算法在内核数量和任务数量增加时的性能和鲁棒性。

*可预测性：算法是否能够提供关于任务完成时间的可预测估计。

鲁棒性调度算法的应用

基于鲁棒性的多核调度算法已在广泛的应用程序中得到应用，包括：

*高性能计算：需要稳定且可预测性能的科学建模和仿真。

*嵌入式系统：对可靠性和实时性有严格要求的工业控制和汽车系统。

*云计算：需要在动态变化的负载下提供一致性能的数据中心。

结论

基于鲁棒性的多核调度算法对现代计算系统至关重要，这些系统面临着高度不确定性的任务和系统负载。这些算法通过利用自适应机制、随机化和保守策略，即使在不确定的环境中也能提供一致且可预测的性能。通过评估鲁棒性、性能和可扩展性，研究人员可以设计满足不同应用需求的鲁棒性多核调度算法。第七部分调度算法的性能评估指标调度算法性能评估指标

1.平均等待时间（AWT）

AWT衡量任务等待处理器执行的时间长度。它反映了系统服务的延迟程度。

2.平均周转时间（ATT）

ATT是任务从提交到完成的时间总和。它包括等待时间和执行时间。

3.处理器利用率

处理器利用率衡量处理器在一定时间内处于活动状态的比例。它反映了系统的负载和吞吐量。

4.调度开销

调度开销是调度算法在选择和分配任务时消耗的时间。它会影响系统效率。

5.公平性

公平性衡量算法在为所有任务分配处理器时是否公平。它应避免出现部分任务过度等待或饥饿的情况。

6.平稳性

平稳性衡量算法在处理变量负载时的稳定性。算法应该避免大的等待时间峰值或不稳定的吞吐量。

7.可预测性

可预测性衡量算法在给定负载条件下产生一致性能的能力。算法应该能够提供确定的处理时间。

8.可扩展性

可扩展性衡量算法处理越来越大负载的能力。算法应该能够在处理器数量增加和工作负载增长时保持性能。

9.响应时间

响应时间是系统对紧急或交互式任务的响应速度。它衡量算法处理高优先级任务的效率。

10.能源效率

能源效率衡量算法在保持性能的同时最大化能源消耗效率的能力。算法应该考虑处理器状态管理和动态电压频率调整。

数据充分的性能指标

为了全面评估调度算法的性能，需要收集以下数据：

*任务到达时间和服务时间

*处理器状态（空闲/繁忙）

*等待队列的长度和分布

*系统吞吐量和响应时间

*能源消耗数据

表达清晰的性能指标

性能指标应清晰明确，易于理解。避免使用模糊或主观的术语。例如，使用“平均等待时间”而不是“延迟”或“公平”而不是“偏袒”。

书面化和学术化的性能指标

性能指标应以书面和学术化的方式表达。使用正式术语和一致的格式。例如，使用“AWT”表示平均等待时间，而不是“平均等待”。

避免特殊措辞

符合中国网络安全要求

性能指标不应包含与国家网络安全法规或政策相冲突的任何信息。例如，避免提及个人身份信息或敏感数据。第八部分多核调度算法优化技术关键词关键要点【多核调度优化技术：基于优先级和局部性】

1.优先级调度：根据任务重要性或时间限制为任务分配优先级，高优先级任务优先执行。

2.局部性感知调度：考虑任务之间的局部性，优先调度具有较高局部性的任务，以减少缓存未命中率。

3.动态调整优先级：根据任务执行时间或资源占用情况动态调整任务优先级，确保重要任务及时完成。

【多核调度优化技术：基于并行度和负载均衡】

多核调度算法优化技术

1.动态负载平衡

*基于反馈的负载平衡(FBL)：通过监控核心的负载，将任务动态分配到负载较轻的内核。

*预测负载平衡(PLB)：预测未来的负载，并提前调整任务分配，防止负载不平衡。

*分散式负载平衡(DLB)：将负载平衡决策分布到各个内核，增强适应性。

2.优先级调度

*优先级队列调度(PQS)：根据任务优先级分配内核时间，确保高优先级任务优先执行。

*公平共享调度(FSS)：确保每个任务都获得公平的内核时间，避免优先级较低的任务饥饿。

*自适应优先级调度(APS)：根据任务的运行时行为动态调整优先级，优化系统吞吐量。

3.亲和性感知调度

*核心亲和性调度(CAS)：将相关任务分配到同一内核，减少高速缓存未命中和同步开销。

*内存亲和性调度(MAS)：将访问相同内存区域的任务分配到同一内核，优化内存访问性能。

*数据局部性感知调度(DLS)：将访问相关数据的任务分配到同一内核，增强数据局部性。

4.并行化技术

*多线程化(MT)：将单个任务分解为多个并行执行的线程，提高并行度。

*单指令多数据(SIMD)：将同一指令应用于多个数据元素，充分利用多核的并行能力。

*矢量化(Vectorization)：将多个指令打包成一个向量指令，提升执行速度。

5.超线程技术

*超线程多处理(SMT)：在一个物理内核上创建多个逻辑内核