WO2021044810A1 - コア割当装置及びコア割当方法 - Google Patents

Abstract

適切なタスクの割り当てを容易に行うことを可能にする。特徴取得部２０１は、タスクを定義する設計情報２１１から、タスクの特徴を示す特徴情報を取得する。割当部２１０は、特徴情報と、プロセッサにおけるコアの構成とに基づいて、タスクをコアに割り当てる。

Description

コア割当装置及びコア割当方法

　本開示は、コア割当装置及びコア割当方法に関する。

　近年、電子制御装置（Electronic Control Unit：ＥＣＵ)を備える組み込みシステムでは、制御性能の向上、厳格化する環境規制などへの対応、及び、装置の自律化に伴う新たな演算処理の追加などが要求されており、それに伴い、高負荷化が進んでいる。このため、電子制御装置においても、性能向上などを目的として、ヘテロジニアスなマルチコアを備えたプロセッサ（複数種別のコアを備えたプロセッサ）が使用されている。

　また、組み込みシステムにおいては、電子制御装置による演算結果をアクチュエータに対して規定のタイミングで伝達するリアルタイム性が求められる。これに対応するため、ヘテロジニアスなマルチコアを備えた電子制御装置では、タスク全体がより短い時間で完了するように、各コアに対して、そのコアが実行するタスクを適切に割り当てる必要が生じている。

　特許文献１には、性能にばらつきのある複数のコアを備えるプロセッサにおいて、アプリケーションに含まれるタスク群をコアにの割り当てるタスク群割当装置が開示されている。このタスク群割当装置は、コアの配置とコアの性能を抽出し、その抽出したコアの配置及び性能と、アプリケーションが実行可能であるか否かとを対応付ける制約条件を生成し、その制約条件を参照して、予め複数のコアに割り当てられていたタスク群のコアへの割り当てを再度行う。

特許５１５８４４７号公報

　特許文献１に記載の技術では、タスク群のコアへの割り当てを繰り返すことで、タスク群の適切な割り当てを行うものである。また、タスク群をコアに割り当てる際には、アプリケーションが実行可能であるか否かを、タスクを実際に実行した実行ログから取得する。このため、タスク群のコアへの割り当てを適切に行うためには、アプリケーションの実行と、アプリケーションが実行可能であるか否かの計測とを繰り返し行う必要があり、適切な割り当てを決定するまでに多大な時間を要するという問題がある。

　本発明は、上記課題を鑑みて為されたものであり、適切なタスクの割り当てを容易に行うことが可能なコア割当装置及びコア割当方法を提供することを目的とする。

　本開示の一態様に従うコア割当装置は、プロセッサが備える複数種別のコアに対して、当該コアに実行させるタスクを割り当てるコア割当装置であって、前記タスクを定義する設計情報から、前記タスクの特徴を示す特徴情報を取得する特徴取得部と、前記特徴情報と、前記プロセッサにおける前記コアの構成とに基づいて、前記タスクを前記コアに割り当てる割当部と、を有する。

　本発明によれば、適切なタスクの割り当てを容易に行うことが可能になる。

本開示の実施例１に係るコンピュータシステムを示す図である。 コア割当装置のハードウェア構成を示す図である。 コア割当装置の機能的な構成の一例を示す図である。 タスク分類部の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 タスクの分類内容の一例を示す図である。 コア種別決定部の機能的な構成を示す図である。 タスク分類結果の一例を示す図である。 コア割当ポリシの一例を示す図である。 割当情報の一例を示す図である。 コア割当装置の機能的な構成の別の例を示す図である。

　以下、本開示の実施例について図面を参照して説明する。

　図１は、本開示の実施例１に係るコンピュータシステムを示す図である。図１に示すコンピュータシステム１００は、コア割当装置１０１と、電子制御装置（ＥＣＵ）１０２とを有する。コア割当装置１０１は、プロセッサが備える複数のコア（プロセッサ・コア）に対して、そのコアに実行させるタスクを割り当てる。電子制御装置１０２は、コア割当装置１０１からタスクの割り当てが行われるプロセッサを有する装置である。電子制御装置１０２は、本実施例では、車両を制御する車両システム（図示せず）の一部として車両に搭載されているものとするが、他の機器に搭載されてもよいし、単体で用いられてもよい。なお、車両システムによる車両の制御としては、例えば、車両の自動運転の制御などが挙げられる。

　電子制御装置１０２は、プロセッサ１０３と、メモリ１０４と、スケジューリング部１０５と、周辺装置１０６とを有する。

　プロセッサ１０３は、複数のコア１０７を有する。コア１０７は、タスクの実行命令に応じてタスクを実行し、その実行結果を出力する。コア１０７は、図の例では、Ｎ個ある。Ｎ個のコア１０７を区別する必要がある場合、各コア１０７をコア１０７＿１～１０７＿Ｎと呼ぶ。また、コア１０７には、性能が異なる複数の種別がある。コアの種別としては、例えば、処理速度の速い第１の種別であるコア種別１と、コア種別１よりも処理速度が遅い第２の種別であるコア種別２などがある。

　メモリ１０４は、コア１０７に対する実行命令及びコア１０７から出力される実行結果などの種々の情報を記憶する。スケジューリング部１０５は、各コア１０７と各コア１０７で実行するタスクとの対応関係を示す割当情報に基づいて、各コア１０７で実行するタスクを切り替えながら、各コア１０７に必要なタスクを実行させる。周辺装置１０６は、外部装置との通信などを行う。

　図２は、コア割当装置１０１のハードウェア構成を示す図である。図２に示すようにコア割当装置１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メモリ１１２と、補助記憶部１１３と、入力部１１４と、通信部１１５とを有する。

　ＣＰＵ１１１は、メモリ１１２に記録されているプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを実行することで種々の機能を実現する。メモリ１１２は、ＣＰＵ１１の動作を規定するプログラムと、ＣＰＵ１１１にて使用される種々のデータを記録する。補助記憶部１１３は、プログラム及びデータを記憶する。補助記憶部１１３に記憶されたプログラム及びデータは、必要に応じてメモリ１２にロードされる。入力部１１４は、コア割当装置１０１のユーザから種々の情報を受け付ける。通信部１１５は、電子制御装置１０２と通信可能に接続する。

　図３は、コア割当装置１０１の機能的な構成を示す図である。図３に示すようにコア割当装置１０１は、特徴取得部２０１と、タスク分類部２０２と、コア種別決定部２０３と、コア割当決定部２０４とを有する。

　特徴取得部２０１は、電子制御装置１０２の各コア１０７に実行させるアプリケーションプログラムのタスク群に含まれる各タスクを定義する設計情報２１１から、タスクの特徴（性質）を示す特徴情報をタスクごとに取得する。設計情報２１１は、例えば、タスク又はアプリケーションプログラムのソースコードなどである。特徴情報は、複数の特徴を示してもよい。

　タスク分類部２０２、コア種別決定部２０３及びコア割当決定部２０４は、特徴取得部２０１が取得した特徴情報と、電子制御装置１０２のプロセッサ１０３におけるコア１０７の構成とに基づいて、タスク群内の各タスクをコア１０７に割り当てる割当部２１０を構成する。コア１０７の構成は、例えば、コアの種別ごとのコアの数である。

　タスク分類部２０２は、特徴取得部２０１にて取得された特徴情報と、タスク群に含まれる各タスクを示すタスクリスト２１２とに基づいて、各タスクを複数の区分のいずれかに分類し、その分類結果をタスク分類結果として生成する。例えば、タスクの特徴が複数ある場合、タスク分類部２０２は、特徴ごとに、タスクを複数のサブ区分のいずれかに分類し、各サブ区分の組み合わせに応じて、タスクを複数の区分のいずれかに分類する。

　コア種別決定部２０３は、タスク分類部２０２にて生成されたタスク分類結果に基づいて、タスクリスト２１２が示すタスクごとに、そのタスクを実行するコアの種別であるコア種別と、そのタスクを実行するコアの数の上限値であるコア数とを決定し、各タスクと各タスクのコア種別及びコア数との対応関係を示す種別割当情報を生成する。

　コア割当決定部２０４は、コア種別決定部２０３にて生成された種別割当情報に基づいて、電子制御装置１０２に備わった複数のコア１０７のそれぞれに対して、そのコア１０７にて実行するタスクを割り当て、その割当結果として、各タスクとそれらを割り当てるコア１０７との対応関係を示す割当情報を生成する。

　コア割当決定部２０４は、生成した割当情報を電子制御装置１０２に出力して、電子制御装置１０２のスケジューリング部１０５に設定することで、割当情報に応じて電子制御装置１０２の各コア１０７にタスクを実行させてもよい。

　なお、図３に示したコア割当装置１０１の機能的な構成は、図２に示したコア割当装置１０１のハードウェア構成にて実現することができる。また、設計情報２１１及びタスクリスト２１２は、コア割当装置１０１のメモリ１１２又は補助記憶部１１３などに記憶されてもよい。

　次に、特徴取得部２０１にて取得される特徴情報について説明する。特徴情報は、本実施例では、タスクの特徴として、時間制約条件、安全性レベル、駆動形態、実行間隔、処理負荷及び並列性を示す。なお、これらの特徴は、単なる一例であり、他の特徴が追加されてもよいし、一部の特徴が除外されてもよい。例えば、特徴情報は、タスクの特徴として、時間制約条件、安全性レベル、駆動形態、実行間隔、処理負荷及び並列性の少なくとも１つを含むものでもよい。

　時間制約条件は、タスクに時間制約（タスクが開始されてから終了するまでの時間制限）があるか否かを示す。時間制約のないタスクは、明示的な時間制約がないが、できるだけ早く終了させるベストエフォート（Best Effort）型のタスクである。

　安全性レベルは、タスクに割り当てられた安全性の程度を示す。本実施例では、安全性レベルとして、ＡＳＩＬ（Automotive Safety Integrity Level：安全性要求レベル）を用いる。ＡＳＩＬでは、安全性は、５段階で評価され、安全性の程度が高い方から順に、ＡＳＩＬ－Ｄ、ＡＳＩＬ－Ｃ、ＡＳＩＬ－Ｂ、ＡＳＩＬ－Ａ、ＱＭ（Quality Management）と呼ばれる。

　駆動形態は、タスクが駆動する形態の種類を示す。本実施例では、駆動形態は、タスクが周期的に駆動する周期駆動か、又は、所定のイベントの発生に応じて駆動する割込み駆動かを示す。

　実行間隔は、タスクが実行される時間間隔を示す。実行間隔は、タスクが時間駆動の場合、タスクが駆動される周期であり、タスクが割込み駆動の場合、イベントが発生する時間間隔（タスクが実行される時間間隔）の統計値である。統計値は、例えば、平均値、最大値及び最小値などである。なお、タスクが割込み駆動の場合、タスクが実行される実行間隔は後述するプロファイラ２０５にて取得されてもよい。

　処理負荷は、タスクによるコア１０７への負荷の程度を示す。本実施例では、処理負荷は、所定の種別のコアにおいてタスクを実行してから終了するまでにかかる実行時間の最大値である最悪実行時間を示す。

　並列性は、タスクの並列化（タスクを複数のコア１０７にて並列に実行させること）による処理負荷の軽減度合いを示す。

　図４は、タスク分類部２０２の動作の一例を説明するためのフローチャートである。タスク分類部２０２は、図４に示されるステップＳ３０１～Ｓ３０６の処理をタスクリスト２１２が示す複数のタスクのそれぞれに対して行う。

　先ず、タスク分類部２０２は、特徴情報に基づいて、タスクに対して時間制約条件に関する分類を行う（ステップＳ３０１）。本実施例では、タスク分類部２０２は、タスクを時間制約がある「時間制約型」と、時間制約がない「ベストエフォート型」とのいずれかに分類する。

　続いて、タスク分類部２０２は、特徴情報に基づいて、タスクに対してＡＳＩＬに関する分類を行う（ステップＳ３０２）。本実施例では、タスク分類部２０２は、タスクを、割り当てられた安全性レベルがＡＳＩＬ－Ｄ～ＡＳＩＬ－Ａのいずれかである「ＡＳＩＬ」と、割り当てられた安全性レベルがＱＭである「ＱＭ」とのいずれかに分類する。なお、ＡＳＩＬに関する分類では、タスク分類部２０２は、タスクを、割り当てられた安全性レベルごとに、ＡＳＩＬ－Ｄ、ＡＳＩＬ－Ｃ、ＡＳＩＬ－Ｂ、ＡＳＩＬ－Ａ及びＱＭのいずれかに分類してもよい。また、ＡＳＩＬに関する分類を行うことで、安全性を担保するために必要なタスクのオーバヘッドを低減することができる。

　さらに、タスク分類部２０２は、特徴情報に基づいて、タスクに対して駆動形態に関する分類を行う（ステップＳ３０３）。本実施例では、タスク分類部２０２は、タスクを、周期的に駆動する「周期駆動」と、所定のイベントの発生に応じて駆動する「割込み駆動」とのいずれかに分類する。

　また、タスク分類部２０２は、特徴情報に基づいて、タスクに対して実行間隔に関する分類を行う（ステップＳ３０４）。本実施例では、タスク分類部２０２は、タスクを、長い時間間隔で実行される「長周期」と、短い時間間隔で実行される「短周期」とのいずれかに分類する。例えば、実行間隔が１００ｍｓのタスクと、実行間隔が１０ｍｓのタスクとがある場合、タスク分類部２０２は、実行間隔が長い方のタスク（実行間隔が１００ｍｓのタスク）を「長周期」に分類し、実行間隔が短い方のタスク（実行間隔が１０ｍｓのタスク）を「短周期」に分類する。また、タスクの実行間隔が３種類以上ある場合には、タスク分類部２０２は、タスクを、それらの種類のいずれかに分類してもよい。また、タスク分類部２０２は、タスクの実行間隔が閾値以上であるものを「長周期」、タスクの実行間隔が閾値未満である「短周期」としてもよい。

　さらに、タスク分類部２０２は、特徴情報に基づいて、タスクに対して処理負荷に関する分類を行う（ステップＳ３０５）。本実施例では、タスク分類部２０２は、タスクを、処理負荷である最悪実行時間が閾値以上である「高負荷」と、最悪実行時間が閾値未満である「低負荷」とのいずれかに分類する。閾値は、本実施例では、実行間隔の５０％であるとするが、他の値でもよい。なお、処理負荷に関する分類を行うことで、キャッシュの利用効率を高くすることが可能になる。

　そして、タスク分類部２０２は、特徴情報に基づいて、タスクに対して並列性に関する分類を行う（ステップＳ３０６）。本実施例では、タスク分類部２０２は、タスクを、並列化によって処理負荷の軽減度合いが閾値以上軽減する「並列」と、並列化しても処理負荷の軽減度合いが閾値未満である「単一」とのいずれかに分類する。なお、タスク分類部２０２は、処理負荷の軽減度合いに応じて、タスクを３つ以上に分類してもよい。例えば、タスク分類部２０２は、軽減度合いが３０%未満、３０%以上かつ50%未満、５０%以上の３つのサブ区分のいずかに分類してもよい。

　図５は、上記動作によるタスクの分類内容を示す図である。図５に示されるように、上記の動作の例では、タスクは、時間制約条件によって「時間制約型」又は「ベストエフォード型」に分類され、安全性レベルによって「ＱＭ」又は「ＡＳＩＬ」に分類され、駆動形態によって「周期駆動」又は「割込み駆動」に分類され、実行間隔によって「長周期」又は「短周期」に分類され、処理負荷によって「高負荷」又は「低負荷」に分類され、並列性によって「並列」又は「単一」に分類される。このため、タスクは、６４通りに分類される。

　図６は、コア種別決定部２０３の機能的な構成を示す図である。図６に示すコア種別決定部２０３は、タスク分類部２０２にて生成されたタスク分類結果であるタスク分類結果６０１と、タスクをコア１０７に割り当てる際の方針を示すコア割当ポリシ６０２とを保持する。また、コア種別決定部２０３は、コア種別管理部６０３を有する。

　図７は、タスク分類結果６０１の一例を示す図である。図７に示すタスク分類結果５０２は、タスクを識別するタスクＩＤを格納するフィールド７０１と、タスクの区分を示す区分情報であるタスク分類を格納するフィールド７０２とを含む。タスク分類は、例えば、上記の６４通りの分類のそれぞれを示す。

　コア割当ポリシ６０２は、電子制御装置１０２のプロセッサ１０３におけるコア１０７の構成に応じて予め用意される。コア割当ポリシ６０２は、具体的には、タスク分類ごとに、そのタスク分類のタスクを割り当てるコアの種別であるコア種別と、コアの個数の上限値であるコア数とを示す。タスクに割り当てるコア種別は、１種類に限らず、２種類以上でもよい。

　図８は、コア割当ポリシ６０２の一例を示す図である。図８に示すコア割当ポリシ６０２は、タスク分類を格納するフィールド８０１と、コア種別を格納するフィールド８０２と、コア数を格納するフィールド８０３とを含む。

　コア種別管理部６０３は、タスク分類結果６０１及びコア割当ポリシ６０２を用いて各タスクに割り当てるコア種別及びコア数を決定し、その決定したコア種別及びコア数を示す種別割当情報を生成する。タスク分類結果６０１及びコア割当ポリシ６０２が図７及び図８で示される場合、タスクＩＤが「タスク２」のタスクを例に挙げると、図７のタスク分類結果６０１によってタスクＩＤ「タスク２」にタスク分類として「分類２」が対応付けられており、「分類２」には、コア割当ポリシ６０２によって、コア種別として「コア種別１」、コア数として「４」が対応付けられている。このため、コア種別管理部６０３は、タスクＩＤが「タスク２」のタスクに割り当てるコア種別を「コア種別１」、コア数を「４」と決定する。コア種別管理部６０３は、このような処理をタスクＩＤごとに行うことで、各タスクに割り当てるコア種別及びコア数を決定する。

　コア割当決定部２０４は、種別割当情報に基づいて、タスクのコア１０７への割り当てを行い、その割当結果である割当情報を出力する。

　図９は、コア割当決定部２０４にて生成された割当情報の一例を示す図である。図９の例では、コア１０７＿１～１０７＿８までの８個のコア１０７がある。コア１０７＿１～１０７＿４は、処理速度が速いコア種別１のコアであり、コア１０７＿５～１０７＿８は、処理速度の遅いコア種別２のコアである。

　「ベストエフォート型のタスク」については、適切に時分割して実行されれば、コア種別に関わらず、いずれのコア１０７で実行されても問題がない。このため、「ベストエフォート型のタスク」は、他の特徴によらず、コア１０７＿１～１０７＿８に割り当てられている。

　また、「時間制約型のタスク」については、図の例では、安全性レベルが「ＱＭ」の場合、大量に実行される、つまり、実行間隔が「短周期」であるとしている。このため、安全性レベルが「ＱＭ」のタスクは、処理速度の速いコア種別１のコア１０７＿１～１０７＿４に割り当てられている。このとき、並列性が「並列」のタスクである「ＱＭ並列実行タスク」は、複数（図の例では４個）のコア１０７＿１～１０７＿４に割り当てられ、並列性が「単一」のタスクである「ＱＭタスク」は、コア１０７＿１～１０７＿３にそれぞれ１つずつ割り当てられる。

　また、安全性レベルが「ＡＳＩＬ」のタスクである「ＡＳＩＬタスク」は、処理負荷が「高負荷」の場合、高速のコア種別１のコア１０７＿１～１０７＿４のいずれかに割り当てられ、処理負荷が「低負荷」の場合、低速のコア種別２のコア１０７＿５～１０７＿８のいずれかに割り当てられる。

　なお、コア割当装置１０１は、アプリケーションプログラムのタスクの他に、ＯＳ（Operating System）に関する処理及びＢＳＷに関する処理などをコア１０７に割り当ててもよい。図９の例では、コア割当決定部２０４は、ＡＳＩＬが割り当てられているＯＳの処理である「ＡＳＩＬ ＯＳ」と、ＡＳＩＬが割り当てられているＢＳＷの処理である「ＡＳＩＬ ＢＳＷ」とをそれぞれコア種別２のコアに割り当てている。

　以上説明した本実施例によれば、タスクの設計情報２１１から取得したタスクの特徴情報に基づいてタスクがコア１０７に割り当てられる。したがって、タスクの実行を繰り返さずにタスクの適切な割り当てが可能となるため、適切なタスクの割り当てを容易に行うことが可能になる。

　また、本実施例では、タスクの特徴情報に基づいて、タスクを複数の区分のいずれかに分類され、その区分に基づいて、タスクを割り当てるコア１０７の種別とコア数とが決定される。このため、タスクとそのタスクを実行するコア１０７との対応関係の組み合わせの数を減らすことが可能になり、適切なタスクの割り当てをより容易に行うことが可能になる。このため、タスクの割り当ての決定を短時間で行うことが可能になる。

　また、本実施例では、特徴情報は、複数の特徴を示すため、タスクの特徴を適切に考慮してタスクの割り当てが可能となる。また、特徴は、タスクの時間制約条件、タスクに要求される安全性、タスクが実行される駆動形態、タスクが実行される実行間隔、タスクの実行による処理負荷、及び、タスクの並列性の少なくとも１つを含む。このため、適切にタスクの割り当てが可能となる。

　本実施例では、特徴取得部２０１がコアの割り当てに使用するタスクの特徴を指定する指定情報を受け付ける点で実施例１とは異なる。

　特徴取得部２０１は、指定情報を受け付けると、その指定情報に基づいて、設計情報２１１から特徴情報を取得する。具体的には、特徴取得部２０１は、指定情報にて指定された特徴を示す特徴情報を設計情報２１１から取得する。

　指定情報は、入力部１１４を用いてユーザから受け付けることができる。例えば、電子制御装置１０２に搭載されているコア１０７がコア種別ごとに１つずつしかない場合、ユーザは、実施例１で説明した特徴（時間制約条件、安全性レベル、駆動形態、実行間隔、処理負荷及び並列性）から並列性を除外したものを指定してもよい。また、電子制御装置１０２が車両の自動運転の制御のようなタスクが終了するデッドラインが重要な用途に使用される場合、時間制約条件が重要となるが、タスクが終了するデッドラインが重要ではない用途に使用される場合、時間制約条件が重要とならないことがある。この場合、ユーザは、実施例１で説明した特徴から時間制約条件を除外したものを指定することができる。

　以上説明した本実施例によれば、電子制御装置１０２の種類や用途などに応じて使用する特徴を選択することが可能になるため、不要な分類の低減、及び、不要な割当制約による処理能力の低下を抑制することが可能になる。

　本実施例では、特徴取得部２０１が処理負荷に係る特徴情報を取得する方法の第１の具体例について説明する。

　本実施例の方法では、電子制御装置１０２を用いて各タスクを実行することで、各タスクの処理負荷として最悪実行時間を計測し、その計測した最悪実行時間を設計情報２１１に予め組み込んでおく。この場合、特徴取得部２０１は、設計情報２１１から最悪実行時間を抽出することで、「処理負荷」に係る特徴情報を取得する。なお、同様な方法で、タスクが割込み駆動の場合の実行間隔に係る特徴情報を取得することもできる。

　以上説明した本実施例によれば、ソースコードなどの情報からタスクの処理負荷を予測することが困難な場合においても、処理負荷に係る特徴情報を取得することが可能となる。

　本実施例では、特徴取得部２０１が処理負荷に係る特徴情報を取得する方法の第２の具体例について説明する。

　本実施例の方法では、特徴取得部２０１は、設計情報２１１に含まれるタスクのソースコードを参照し、そのソースコードの規模であるソースコード量に基づいて、処理負荷を予測する。具体的には、特徴取得部２０１は、ソースコードに含まれる所定の関数を実行するのに要する関数実行時間と、ソースコード量とに基づいて、処理負荷である最悪実行時間を予測する。例えば、特徴取得部２０１は、ソースコード量としてソースコードの行数を求め、その行数に関数実行時間に応じた時間を乗算することで、最悪実行時間を予測する。関数実行時間は、例えば、特徴取得部２０１にて保持されていてもよいし、設計情報２１１に予め組み込まれていてもよい。

　タスクの設計情報２１１に繰り返し文及び分岐文などの制御文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、その制御文を考慮して処理負荷を予測してもよい。例えば、設計情報２１１に繰り返し文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、繰り返し文の行数に、その繰り返し文に対応する処理を繰り返す回数を乗算することでソースコード量を補正し、その補正したソースコード量に基づいて、処理負荷を予測する。また、設計情報２１１に分岐文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、分岐文の行数を、その分岐文で分岐される処理の数で除算することで、ソースコード量を補正し、その補正したソースコード量に基づいて、処理負荷を予測する。

　以上説明した本実施例によれば、タスクの処理負荷を測定する環境がない場合でも、処理負荷に係る特徴情報を取得することができる。

　本実施例では、特徴取得部２０１が処理負荷に係る特徴情報を取得する方法の第３の具体例について説明する。

　本実施例の方法では、特徴取得部２０１は、設計情報２１１に含まれるタスクのアセンブラコードを参照し、タスクが実行を要求する命令数に基づいて、処理負荷を予測する。具体的には、特徴取得部２０１は、コア１０７のクロック周波数、パイプライン段数及びメモリのアクセスに要するサイクル数などから一命令当たりの実行時間である命令実行時間を算出し、その命令実行時間と命令数とに基づいて、「処理負荷」である最悪実行時間を予測する。例えば、特徴取得部２０１は、命令実行時間に応じた時間と命令数とを乗算することで、最悪実行時間を予測する。

　タスクの設計情報２１１に繰り返し文及び分岐文などの制御文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、その制御文を考慮して処理負荷を予測してもよい。例えば、設計情報２１１に繰り返し文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、繰り返し文に含まれる命令数に、その繰り返し文に対応する処理を繰り返す回数を乗算することで命令数を補正し、その補正した命令数に基づいて、処理負荷を予測する。また、設計情報２１１に分岐文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、分岐文に含まれる命令数を、その分岐文で分岐される処理の数で除算することで、命令数を補正し、その補正した命令数に基づいて、処理負荷を予測する。

　以上説明した本実施例によれば、タスクの処理負荷を測定する環境がない場合でも、処理負荷に係る特徴情報を取得することができる。

　本実施例では、特徴取得部２０１が処理負荷に係る特徴情報を取得する方法の第４の具体例について説明する。

　本実施例の方法では、特徴取得部２０１は、設計情報２１１に含まれるタスクのソースコードを参照し、そのソースコードに含まれる所定の関数の数に基づいて、処理負荷を予測する。所定の関数は、例えば、負荷が大きい関数である。

　特徴取得部２０１は、具体的には、ソースコードに含まれる所定の関数を実行するのに要する関数実行時間と所定の関数の数とに基づいて処理負荷である最悪実行時間を予測する。例えば、特徴取得部２０１は、所定の関数の数と関数実行時間に応じた時間とを乗算することで、最悪実行時間を予測する。関数実行時間は、例えば、特徴取得部２０１にて保持されていてもよいし、設計情報に予め組み込まれていてもよい。

　タスクの設計情報２１１に繰り返し文及び分岐文などの制御文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、その制御文を考慮して処理負荷を予測してもよい。例えば、設計情報２１１に繰り返し文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、繰り返し文に含まれる所定の関数の数に、その繰り返し文に対応する処理を繰り返す回数を乗算することで所定の関数の数を補正し、その補正した所定の関数の数に基づいて、処理負荷を予測する。また、設計情報２１１に分岐文が含まれる場合、特徴取得部２０１は、分岐文に含まれる所定の関数の数を、その分岐文で分岐される処理の数で除算することで、所定の関数の数量を補正し、その補正した所定の関数の数に基づいて、処理負荷を予測する。

　以上説明した本実施例によれば、タスクの処理負荷を測定する環境がない場合でも、処理負荷に係る特徴情報を取得することができる。

　本実施例では、特徴取得部２０１が並列性に係る特徴情報を取得する方法の具体例について説明する。

　本実施例の方法では、特徴取得部２０１は、設計情報に含まれるタスクのソースコードを解析して、そのソースコードにおける複数のコアにて並列に実行することができる箇所である並列箇所を特定し、その並列箇所に基づいて、並列性に関する特徴情報を取得する。例えば、特徴取得部２０１は、ソースコードにおける並列箇所の行数が所定値以上の場合、処理負荷の軽減度合いが閾値以上であると判断し、並列箇所の行数が所定値未満の場合、処理負荷の軽減度合いが閾値未満と判断する。所定値は、例えば、ソースコード全体の行数の２割である。

　以上説明したように本実施例によれば、タスクの並列性が設計情報２１１で定義されていない場合でも、タスクの並列性に係る特徴情報を取得することが可能になる。

　本実施例では、タスクのコア１０７への割り当てを一度決定した後に変更する点で実施例１とは異なる。

　図１０は、本実施例に係るコア割当装置１０１の機能的な構成を示す図である。図１０に示すコア割当装置１０１は、図３に示した実施例１に係るコア割当装置１０１の構成に加えて、プロファイラ２０５をさらに備える。

　プロファイラ２０５は、コア割当決定部２０４で生成された割当情報に応じて電子制御装置１０２がタスクを実行した履歴である実行ログ２１３から、各タスクの実行に要した実行時間の実測値を実行実測値として抽出する解析部である。なお、タスクが複数回実行された場合、プロファイラ２０５は、各実行時間の実測値の統計値（例えば、平均値又は最大値）を実行実測値として抽出してもよい。

　割当部２１０は、実行ログ２１３がまだ生成されていない場合、つまり、割当情報をまだ生成していない場合、実施例１と同様にして割当情報を生成して電子制御装置１０２に出力する。

　その後、電子制御装置１０２がタスクを実行して実行ログ２１３を生成すると、割当部２１０は、特徴取得部２０１が取得した特徴情報と、プロファイラ２０５が実行ログ２１３から取得した各タスクの実行実測値に基づいて、各タスクをコア１０７に割り当て、その割当結果である割当情報を出力する。

　具体的には、タスク分類部２０２は、特徴取得部２０１が取得した特徴情報と、プロファイラ２０５が取得した各タスクの実行実測値に基づいて、各タスクの分類を再度行う。例えば、タスク分類部２０２は、特徴情報が示す各特徴による分類に加えて、実行実測値に関する分類を行う。実行実測値に関する分類では、例えば、タスク分類部２０２は、実行実測値を処理負荷である最悪実行時間と比較し、実行実測値が最悪実行時間以上である「想定以上」と、実行実測値が最悪実行時間未満である「想定未満」とのいずれかに分類する。

　コア種別決定部２０３は、実行実測値に関する分類をさらに用いて、種別割当情報を再度生成する。例えば、コア種別決定部２０３は、コア割当ポリシ６０２として、実行実測値に関する分類を含まない第１のコア割当ポリシと、実行実測値に関する分類を含む第２のコア割当ポリシとを予め保持する。コア種別決定部２０３は、実行実測値に関する分類を行っていない場合、第１のコア割当ポリシを用いて、種別割当情報を生成し、実行実測値に関する分類を行った場合、第２のコア割当ポリシを用いて、種別割当情報を生成する。

　なお、タスク分類部２０２は、特徴取得部２０１が取得した特徴情報に含まれる処理負荷である最悪実行時間を実行実測値に更新し、その更新した最悪実行時間を示す特徴情報に基づいて、実施例１と同様に特徴情報が示す各特徴による分類を行ってもよい。この場合、コア種別決定部２０３及びコア割当決定部２０４の動作は、実施例１と同様となる。

　以上説明した本実施例によれば、タスクの処理負荷の実測値に基づいてタスクのコア１０７への割り当てが可能となる。これにより、コア１０７とタスクとの相性を考慮してタスクの割り当てが可能となる。

　本実施例では、実施例８と比較して、実行ログ２１３がリアルタイムで更新される点で異なる。実行ログ２１３の更新は、例えば、電子制御装置１０２のスケジューリング部１０５にてタスクが実行されるたびに行われる。本実施例の場合、コア割当装置１０１は電子制御装置１０２と共に、車両システムに配置されてもよい。

　プロファイラ２０５は、実行ログ２１３が更新されるたびに、又は、一定期間ごとに、実行ログ２１３から実行実測値を抽出する。

　割当部２１０は、プロファイラ２０５が実行実測値を抽出すると、その実行実測値と、特徴取得部２０１が取得した特徴情報とに基づいて、各タスクをコア１０７に割り当て、割当情報を再度生成する。割当部２１０は、その生成した割当情報を電子制御装置１０２に出力して、その割当情報に応じて電子制御装置１０２の各コア１０７にタスクを実行させることで、実行ログ２１３を更新する。

　なお、電子制御装置１０２のスケジューリング部１０５は、駆動中に、タスクのスケジューリングに用いる割当情報を、割当部２１０からの割当情報に更新することが望ましい。この場合、スケジューリング部１０５は、処理が完了したタスクから順に、更新した割当情報に基づいてスケジューリングを行う。また、タスクを実行中のコア１０７は、タスクの終了後に、更新した割当情報に基づくタスクの実行を行う。

　以上説明した本実施例によれば、タスクの処理負荷の実測値に基づいてタスクのコア１０７への割り当てが可能となる。さらに、タスクのコア１０７への割り当てを動的に更新することが可能になるため、環境の変化などに対応してタスクの割り当てが可能となる。

　上述した本開示の実施形態は、本開示の説明のための例示であり、本開示の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

　１００：コンピュータシステム、１０１：コア割当装置、１０２：電子制御装置、１０３：プロセッサ、１０４：メモリ、１０５：スケジューリング部、１０６：周辺装置、１０７：コア、２０１：特徴取得部、２０２：タスク分類部、２０３：コア種別決定部、２０４：コア割当決定部、２０５：プロファイラ、２１０：割当部

 

Claims (8)

1. 　プロセッサが備える複数種別のコアに対して、当該コアに実行させるタスクを割り当てるコア割当装置であって、
   　前記タスクを定義する設計情報から、前記タスクの特徴を示す特徴情報を取得する特徴取得部と、
   　前記特徴情報と、前記プロセッサにおける前記コアの構成とに基づいて、前記タスクを前記コアに割り当てる割当部と、を有するコア割当装置。
2. 　前記割当部は、
   　前記特徴情報に基づいて、前記タスクを複数の区分のいずれかに分類する分類部と、
   　前記タスクの区分と前記コアの構成とに基づいて、前記タスクを実行するコアの種別及び数を決定する種別決定部と、
   　前記種別決定部の決定結果に基づいて、前記タスクを前記コアに割り当てる割当決定部と、を有する、請求項１に記載のコア割当装置。
3. 　前記特徴情報は、複数の前記特徴を示す、請求項１に記載のコア割当装置。
4. 　前記特徴取得部は、前記特徴を指定する指定情報を受け付け、当該指定情報に基づいて、前記特徴情報を取得する、請求項１に記載のコア割当装置。
5. 　前記特徴は、前記タスクの時間制約条件、前記タスクに要求される安全性、前記タスクが実行される駆動形態、前記タスクが実行される実行間隔、前記タスクの実行による処理負荷、及び、前記タスクの並列性の少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコア割当装置。
6. 　前記プロセッサが前記割当部による前記タスクの割当結果に応じて前記タスクを実行した実行ログから、前記タスクの実行に要した実行時間を抽出する解析部をさらに有し、
   　前記割当部は、前記特徴情報及び前記実行時間に基づいて、前記タスクを前記コアに割り当てる、請求項１に記載のコア割当装置。
7. 　前記割当部は、前記割当結果に応じて前記プロセッサに前記タスクを実行させることで、前記実行ログを更新し、
   　前記解析部は、前記割当部によって更新された実行ログに基づいて、前記実行時間を抽出する、請求項６に記載のコア割当装置。
8. 　プロセッサが備える複数種別のコアに対して、当該コアに実行させるタスクを割り当てるコア割当装置によるコア割当方法であって、
   　前記タスクを定義する設計情報から、前記タスクの特徴を示す特徴情報を取得し、
   　前記特徴情報と、前記プロセッサにおける前記コアの構成とに基づいて、前記タスクを前記コアに割り当てる、コア割当方法。
   
    

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