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Original:

Capacity Aware Scheduling

翻译:

唐艺舟 Tang Yizhou <tangyeechou@gmail.com>

校译:

时奎亮 Alex Shi <alexs@kernel.org>

算力感知调度

1. CPU算力

1.1 简介

一般来说,同构的SMP平台由完全相同的CPU构成。异构的平台则由性能特征不同的CPU构成,在这样的 平台中,CPU不能被认为是相同的。

我们引入CPU算力(capacity)的概念来测量每个CPU能达到的性能,它的值相对系统中性能最强的CPU 做过归一化处理。异构系统也被称为非对称CPU算力系统,因为它们由不同算力的CPU组成。

最大可达性能(换言之,最大CPU算力)的差异有两个主要来源:

  • 不是所有CPU的微架构都相同。

  • 在动态电压频率升降(Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS)框架中,不是所有的CPU都 能达到一样高的操作性能值(Operating Performance Points,OPP。译注,也就是“频率-电压”对)。

Arm大小核(big.LITTLE)系统是同时具有两种差异的一个例子。相较小核,大核面向性能(拥有更多的 流水线层级,更大的缓存,更智能的分支预测器等),通常可以达到更高的操作性能值。

CPU性能通常由每秒百万指令(Millions of Instructions Per Second,MIPS)表示,也可表示为 per Hz能执行的指令数,故:

capacity(cpu) = work_per_hz(cpu) * max_freq(cpu)

1.2 调度器术语

调度器使用了两种不同的算力值。CPU的 capacity_orig 是它的最大可达算力,即最大可达性能等级。 CPU的 capacitycapacity_orig 扣除了一些性能损失(比如处理中断的耗时)的值。

注意CPU的 capacity 仅仅被设计用于CFS调度类,而 capacity_orig 是不感知调度类的。为 简洁起见,本文档的剩余部分将不加区分的使用术语 capacitycapacity_orig

1.3 平台示例

1.3.1 操作性能值相同

考虑一个假想的双核非对称CPU算力系统,其中

  • work_per_hz(CPU0) = W

  • work_per_hz(CPU1) = W/2

  • 所有CPU以相同的固定频率运行

根据上文对算力的定义:

  • capacity(CPU0) = C

  • capacity(CPU1) = C/2

若这是Arm大小核系统,那么CPU0是大核,而CPU1是小核。

考虑一种周期性产生固定工作量的工作负载,你将会得到类似下图的执行轨迹:

CPU0 work ^
          |     ____                ____                ____
          |    |    |              |    |              |    |
          +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

CPU1 work ^
          |     _________           _________           ____
          |    |         |         |         |         |
          +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

CPU0在系统中具有最高算力(C),它使用T个单位时间完成固定工作量W。另一方面,CPU1只有CPU0一半 算力,因此在T个单位时间内仅完成工作量W/2。

1.3.2 最大操作性能值不同

具有不同算力值的CPU,通常来说最大操作性能值也不同。考虑上一小节提到的CPU(也就是说, work_per_hz()相同):

  • max_freq(CPU0) = F

  • max_freq(CPU1) = 2/3 * F

这将推出:

  • capacity(CPU0) = C

  • capacity(CPU1) = C/3

执行1.3.1节描述的工作负载,每个CPU按最大频率运行,结果为:

CPU0 work ^
          |     ____                ____                ____
          |    |    |              |    |              |    |
          +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

                           workload on CPU1
CPU1 work ^
          |     ______________      ______________      ____
          |    |              |    |              |    |
          +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

1.4 关于计算方式的注意事项

需要注意的是,使用单一值来表示CPU性能的差异是有些争议的。两个不同的微架构的相对性能差异应该 描述为:X%整数运算差异,Y%浮点数运算差异,Z%分支跳转差异,等等。尽管如此,使用简单计算方式 的结果目前还是令人满意的。

2. 任务使用率

2.1 简介

算力感知调度要求描述任务需求,描述方式要和CPU算力相关。每个调度类可以用不同的方式描述它。 任务使用率是CFS独有的描述方式,不过在这里介绍它有助于引入更多一般性的概念。

任务使用率是一种用百分比来描述任务吞吐率需求的方式。一个简单的近似是任务的占空比,也就是说:

task_util(p) = duty_cycle(p)

在频率固定的SMP系统中,100%的利用率意味着任务是忙等待循环。反之,10%的利用率暗示这是一个 小周期任务,它在睡眠上花费的时间比执行更多。

2.2 频率不变性

一个需要考虑的议题是,工作负载的占空比受CPU正在运行的操作性能值直接影响。考虑以给定的频率F 执行周期性工作负载:

CPU work ^
         |     ____                ____                ____
         |    |    |              |    |              |    |
         +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

可以算出 duty_cycle(p) == 25%。

现在,考虑以给定频率F/2执行 同一个 工作负载:

CPU work ^
         |     _________           _________           ____
         |    |         |         |         |         |
         +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

可以算出 duty_cycle(p) == 50%,尽管两次执行中,任务的行为完全一致(也就是说,执行的工作量 相同)。

任务利用率信号可按下面公式处理成频率不变的(译注:这里的术语用到了信号与系统的概念):

task_util_freq_inv(p) = duty_cycle(p) * (curr_frequency(cpu) / max_frequency(cpu))

对上面两个例子运用该公式,可以算出频率不变的任务利用率均为25%。

2.3 CPU不变性

CPU算力与任务利用率具有类型的效应,在算力不同的CPU上执行完全相同的工作负载,将算出不同的 占空比。

考虑1.3.2节提到的系统,也就是说:

- capacity(CPU0) = C
- capacity(CPU1) = C/3

每个CPU按最大频率执行指定周期性工作负载,结果为:

CPU0 work ^
          |     ____                ____                ____
          |    |    |              |    |              |    |
          +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

CPU1 work ^
          |     ______________      ______________      ____
          |    |              |    |              |    |
          +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time

也就是说,

  • duty_cycle(p) == 25%,如果任务p在CPU0上按最大频率运行。

  • duty_cycle(p) == 75%,如果任务p在CPU1上按最大频率运行。

任务利用率信号可按下面公式处理成CPU算力不变的:

task_util_cpu_inv(p) = duty_cycle(p) * (capacity(cpu) / max_capacity)

其中 max_capacity 是系统中最高的CPU算力。对上面的例子运用该公式,可以算出CPU算力不变 的任务利用率均为25%。

2.4 任务利用率不变量

频率和CPU算力不变性都需要被应用到任务利用率的计算中,以便求出真正的不变信号。 任务利用率的伪计算公式是同时具备CPU和频率不变性的,也就是说,对于指定任务p:

                                   curr_frequency(cpu)   capacity(cpu)
task_util_inv(p) = duty_cycle(p) * ------------------- * -------------
                                   max_frequency(cpu)    max_capacity

也就是说,任务利用率不变量假定任务在系统中最高算力CPU上以最高频率运行,以此描述任务的行为。

在接下来的章节中提到的任何任务利用率,均是不变量的形式。

2.5 利用率估算

由于预测未来的水晶球不存在,当任务第一次变成可运行时,任务的行为和任务利用率均不能被准确预测。 CFS调度类基于实体负载跟踪机制(Per-Entity Load Tracking, PELT)维护了少量CPU和任务信号, 其中之一可以算出平均利用率(与瞬时相反)。

这意味着,尽管运用“真实的”任务利用率(凭借水晶球)写出算力感知调度的准则,但是它的实现将只能 用任务利用率的估算值。

3. 算力感知调度的需求

3.1 CPU算力

当前,Linux无法凭自身算出CPU算力,因此必须要有把这个信息传递给Linux的方式。每个架构必须为此 定义arch_scale_cpu_capacity()函数。

arm、arm64和RISC-V架构直接把这个信息映射到arch_topology驱动的CPU scaling数据中(译注:参考 arch_topology.h的percpu变量cpu_scale),它是从capacity-dmips-mhz CPU binding中衍生计算 出来的。参见Documentation/devicetree/bindings/cpu/cpu-capacity.txt。

3.2 频率不变性

如2.2节所述,算力感知调度需要频率不变的任务利用率。每个架构必须为此定义 arch_scale_freq_capacity(cpu)函数。

实现该函数要求计算出每个CPU当前以什么频率在运行。实现它的一种方式是利用硬件计数器(x86的 APERF/MPERF,arm64的AMU),它能按CPU当前频率动态可扩展地升降递增计数器的速率。另一种方式是 在cpufreq频率变化时直接使用钩子函数,内核此时感知到将要被切换的频率(也被arm/arm64实现了)。

4. 调度器拓扑结构

在构建调度域时,调度器将会发现系统是否表现为非对称CPU算力。如果是,那么:

  • sched_asym_cpucapacity静态键(static key)将使能。

  • SD_ASYM_CPUCAPACITY_FULL标志位将在尽量最低调度域层级中被设置,同时要满足条件:调度域恰好 完整包含某个CPU算力值的全部CPU。

  • SD_ASYM_CPUCAPACITY标志将在所有包含非对称CPU的调度域中被设置。

sched_asym_cpucapacity静态键的设计意图是,保护为非对称CPU算力系统所准备的代码。不过要注意的 是,这个键是系统范围可见的。想象下面使用了cpuset的步骤:

capacity    C/2          C
          ________    ________
         /        \  /        \
CPUs     0  1  2  3  4  5  6  7
         \__/  \______________/
cpusets   cs0         cs1

可以通过下面的方式创建:

mkdir /sys/fs/cgroup/cpuset/cs0
echo 0-1 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs0/cpuset.cpus
echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs0/cpuset.mems

mkdir /sys/fs/cgroup/cpuset/cs1
echo 2-7 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs1/cpuset.cpus
echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs1/cpuset.mems

echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.sched_load_balance

由于“这是”非对称CPU算力系统,sched_asym_cpucapacity静态键将使能。然而,CPU 0--1对应的 调度域层级,算力值仅有一个,该层级中SD_ASYM_CPUCAPACITY未被设置,它描述的是一个SMP区域,也 应该被以此处理。

因此,“典型的”保护非对称CPU算力代码路径的代码模式是:

  • 检查sched_asym_cpucapacity静态键

  • 如果它被使能,接着检查调度域层级中SD_ASYM_CPUCAPACITY标志位是否出现

5. 算力感知调度的实现

5.1 CFS

5.1.1 算力适应性(fitness)

CFS最主要的算力调度准则是:

task_util(p) < capacity(task_cpu(p))

它通常被称为算力适应性准则。也就是说,CFS必须保证任务“适合”在某个CPU上运行。如果准则被违反, 任务将要更长地消耗该CPU,任务是CPU受限的(CPU-bound)。

此外,uclamp允许用户空间指定任务的最小和最大利用率,要么以sched_setattr()的方式,要么以 cgroup接口的方式(参阅Documentation/admin-guide/cgroup-v2.rst)。如其名字所暗示,uclamp 可以被用在前一条准则中限制task_util()。

5.1.2 被唤醒任务的CPU选择

CFS任务唤醒的CPU选择,遵循上面描述的算力适应性准则。在此之上,uclamp被用来限制任务利用率, 这令用户空间对CFS任务的CPU选择有更多的控制。也就是说,CFS被唤醒任务的CPU选择,搜索满足以下 条件的CPU:

clamp(task_util(p), task_uclamp_min(p), task_uclamp_max(p)) < capacity(cpu)

通过使用uclamp,举例来说,用户空间可以允许忙等待循环(100%使用率)在任意CPU上运行,只要给 它设置低的uclamp.max值。相反,uclamp能强制一个小的周期性任务(比如,10%利用率)在最高性能 的CPU上运行,只要给它设置高的uclamp.min值。

Note

CFS的被唤醒的任务的CPU选择,可被能耗感知调度(Energy Aware Scheduling,EAS)覆盖,在 Energy Aware Scheduling中描述。

5.1.3 负载均衡

被唤醒任务的CPU选择的一个病理性的例子是,任务几乎不睡眠,那么也几乎不发生唤醒。考虑:

w == wakeup event

capacity(CPU0) = C
capacity(CPU1) = C / 3

                         workload on CPU0
CPU work ^
         |     _________           _________           ____
         |    |         |         |         |         |
         +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
              w                   w                   w

                         workload on CPU1
CPU work ^
         |     ____________________________________________
         |    |
         +----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+->
              w

该工作负载应该在CPU0上运行,不过如果任务满足以下条件之一:

  • 一开始发生不合适的调度(不准确的初始利用率估计)

  • 一开始调度正确,但突然需要更多的处理器功率

则任务可能变为CPU受限的,也就是说 task_util(p) > capacity(task_cpu(p)) ;CPU算力 调度准则被违反,将不会有任何唤醒事件来修复这个错误的CPU选择。

这种场景下的任务被称为“不合适的”(misfit)任务,处理这个场景的机制同样也以此命名。Misfit 任务迁移借助CFS负载均衡器,更明确的说,是主动负载均衡的部分(用来迁移正在运行的任务)。 当发生负载均衡时,如果一个misfit任务可以被迁移到一个相较当前运行的CPU具有更高算力的CPU上, 那么misfit任务的主动负载均衡将被触发。

5.2 实时调度

5.2.1 被唤醒任务的CPU选择

实时任务唤醒时的CPU选择,搜索满足以下条件的CPU:

task_uclamp_min(p) <= capacity(task_cpu(cpu))

同时仍然允许接着使用常规的优先级限制。如果没有CPU能满足这个算力准则,那么将使用基于严格 优先级的调度,CPU算力将被忽略。

5.3 最后期限调度

5.3.1 被唤醒任务的CPU选择

最后期限任务唤醒时的CPU选择,搜索满足以下条件的CPU:

task_bandwidth(p) < capacity(task_cpu(p))

同时仍然允许接着使用常规的带宽和截止期限限制。如果没有CPU能满足这个算力准则,那么任务依然 在当前CPU队列中。