嵌入式测控系统中的多处理器架构设计论文

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1、嵌入式测控系统中的多处理器架构设计论文.freel实现CPU之间的通信、利用共享内存的方法实现CPU之间的通信、利用总线的方法实现CPU之间的通信等。(三)高速缓存与内存之间内容的一致性问题在单处理器结构中，使用高速缓存的目的仅在于通过提高CPU取指令和读写数据的速度来改善系统的性能。高速缓存一般在CPU内部，有非常高的访问效率。在多处理器结构中情况就复杂了。因为一个CPU并不知道别的CPU会在何时改变内存的内容。这样就会造成单个CPU的高速缓存与多个CPU共享的内存之间数据的不一致。在对称多处理器结构中高速缓存的作用比在单处理器结构中更为重要，因为

2、它不但可以提高取指令和读写数据的速度，还有利于减少多个CPU在访问内存时的冲突。一般的内存都不允许在同一时间内受到多个CPU的访问，所以，在对称多处理器结构中通常每个CPU都有较大的高速缓存，从而一旦把高速缓存装满以后，就可以运行相当长的时间而无需经常读写物理内存。三、嵌入式测控网络中多处理器的结构微处理器和各种硬件本身性能的提高，对嵌入式系统的实时性要求也越来越迫切。在嵌入式测控系统的设计中我们最基本的出发点就是提高系统的实时性，所做的工作也都是围绕着提高系统的实时性而展开的。提高嵌入式监控系统的实时性，主要有两个方面:一是从传输过程中提高数据的传

3、输效率来提高实时性;二是从处理器提高处理数据的速度方面来提高实时性。从数据传输方面提高系统的实时性涉及的面比较广，例如，改进传统的TCP拥塞控制、裁减传统协议栈、改进数据调度算法等等。人们研究的热点也是围绕以上这几个方面来做的，并且也取得了大量的成果，大大提高了系统的实时通讯能力。对从处理器处理数据的速度方面来提高系统的实时性这个问题人们也做了大量的研究，但大多数研究都是围绕如何提高处理器的性能来进行的。可是现在硬件发展也已经到了一定的高度，芯片的集成度己经很高，如果再依靠提高芯片晶体管的密度来提高处理器的速度，那么芯片的散热和能耗等副作用也将明显加

4、剧，所以单纯依靠提高处理器的速度也是不现实的。在嵌入式测控系统中，采集点采集的数据是海量的、实时返回的，管理平台中的处理器每时每刻都要处理从采集点返回的源源不断的数据，其工作负担是很大的。在这种数据吞吐量大的高速采集与处理系统中，由于处理器硬件本身数据处理速度的限制，往往难以满足控制系统高实时性的要求。处理器的信息处理能力严重影响了整个嵌入式系统的性能。在嵌入式测控系统的管理平台中使用多处理器结构，把原本一个处理器的工作平均分配给多个处理器来进行，这样可以大大减轻处理器的负担，提高整个系统的实时性。四、多处理器结构的设计本方案结合非对称多处理器和对称

5、多处理器两种结构的优点以及嵌入式实时监控系统的特点进行设计，其设计思想如下:当大量的采集数据被送到管理平台后(即多处理器系统中)，可以先设一个处理器专门负责数据包的分发工作，并且由该处理器时刻监控其它处理器的工作状态，根据其它处理器的工作状态来决定如何分发数据包。这样就避免了数据包进入多处理器系统后需要轮询各处理器所消耗的时间。各监控点采集来的数据包首先在数据包分发处理器前排队等待处理。数据包分发处理器根据队列中数据包的优先级以及各处理数据包处理器的工作状态把数据包分发给各处理数据包处理器进行处理。由于数据包分发处理器只负责简单的数据包分发工作，所以

6、数据包在该处理器前排队并不会等待很长时间。数据包被分发后发送到空闲状态的处理数据包处理器。各处理数据包处理器只负责数据的处理，它们之间是完全的对称关系。处理完数据后，再将处理好的数据传送回远端的服务器上。本文所设计的嵌入式测控系统的多处理器结构如图2所示。数据包分发处理器与处理数据包处理器是不对称的。数据包分发处理器只负责数据包的分发工作。分发的依据是数据包的优先级，在本文的第三章中会详细介绍。数据包被分配给处理数据包处理器的时候不采用轮询的方式，因为轮询会消耗一定的时间。优先级确定好的数据包被放入缓存区中排队，等待多处理器中有空闲状态的处理器来处理

7、。多个处理数据包处理器之间则是完全平等的关系，采用共享内存的方式连接在一起。若管理平台采用普通的对称式多处理器系统，则采集点传回来的数据包需要在系统的调度算法的控制下分发给各处理数据包处理器，调度算法的使用会占用一定的系统资源，且实现起来代价很高。而添加了数据包分发处理器后，各处理器还是处于对称的地位，只是具体分工不同。分发工作全部由数据包分发处理器完成，这样可以使各处理数据包处理器专心处理数据包，且不需要调度算法，实现起来开销更小，效率更高。该数据包分发处理器类似于医院中的分诊处，根据不同病人的病情和各个医生的忙碌情况对病人进行分诊，节约大量的时间

8、。