cachepc-linux

Fork of AMDESE/linux with modifications for CachePC side-channel attack
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schedutil.rst (6674B)


      1.. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0
      2.. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst
      3
      4:Original: Documentation/scheduler/schedutil.rst
      5
      6:翻译:
      7
      8  唐艺舟 Tang Yizhou <tangyeechou@gmail.com>
      9
     10=========
     11Schedutil
     12=========
     13
     14.. note::
     15
     16   本文所有内容都假设频率和工作算力之间存在线性关系。我们知道这是有瑕疵的,
     17   但这是最可行的近似处理。
     18
     19PELT(实体负载跟踪,Per Entity Load Tracking)
     20==============================================
     21
     22通过PELT,我们跟踪了各种调度器实体的一些指标,从单个任务到任务组分片到CPU
     23运行队列。我们使用指数加权移动平均数(Exponentially Weighted Moving Average,
     24EWMA)作为其基础,每个周期(1024us)都会衰减,衰减速率满足y^32 = 0.5。
     25也就是说,最近的32ms贡献负载的一半,而历史上的其它时间则贡献另一半。
     26
     27具体而言:
     28
     29  ewma_sum(u) := u_0 + u_1*y + u_2*y^2 + ...
     30
     31  ewma(u) = ewma_sum(u) / ewma_sum(1)
     32
     33由于这本质上是一个无限几何级数的累加,结果是可组合的,即ewma(A) + ewma(B) = ewma(A+B)。
     34这个属性是关键,因为它提供了在任务迁移时重新组合平均数的能力。
     35
     36请注意,阻塞态的任务仍然对累加值(任务组分片和CPU运行队列)有贡献,这反映了
     37它们在恢复运行后的预期贡献。
     38
     39利用这一点,我们跟踪2个关键指标:“运行”和“可运行”。“运行”反映了一个调度实体
     40在CPU上花费的时间,而“可运行”反映了一个调度实体在运行队列中花费的时间。当只有
     41一个任务时,这两个指标是相同的,但一旦出现对CPU的争用,“运行”将减少以反映每个
     42任务在CPU上花费的时间,而“可运行”将增加以反映争用的激烈程度。
     43
     44更多细节见:kernel/sched/pelt.c
     45
     46
     47频率 / CPU不变性
     48================
     49
     50因为CPU频率在1GHz时利用率为50%和CPU频率在2GHz时利用率为50%是不一样的,同样
     51在小核上运行时利用率为50%和在大核上运行时利用率为50%是不一样的,我们允许架构
     52以两个比率来伸缩时间差,其中一个是动态电压频率升降(Dynamic Voltage and
     53Frequency Scaling,DVFS)比率,另一个是微架构比率。
     54
     55对于简单的DVFS架构(软件有完全控制能力),我们可以很容易地计算该比率为::
     56
     57            f_cur
     58  r_dvfs := -----
     59            f_max
     60
     61对于由硬件控制DVFS的更多动态系统,我们使用硬件计数器(Intel APERF/MPERF,
     62ARMv8.4-AMU)来计算这一比率。具体到Intel,我们使用::
     63
     64           APERF
     65  f_cur := ----- * P0
     66           MPERF
     67
     68             4C-turbo;  如果可用并且使能了turbo
     69  f_max := { 1C-turbo;  如果使能了turbo
     70             P0;        其它情况
     71
     72                    f_cur
     73  r_dvfs := min( 1, ----- )
     74                    f_max
     75
     76我们选择4C turbo而不是1C turbo,以使其更持久性略微更强。
     77
     78r_cpu被定义为当前CPU的最高性能水平与系统中任何其它CPU的最高性能水平的比率。
     79
     80  r_tot = r_dvfs * r_cpu
     81
     82其结果是,上述“运行”和“可运行”的指标变成DVFS无关和CPU型号无关了。也就是说,
     83我们可以在CPU之间转移和比较它们。
     84
     85更多细节见:
     86
     87 - kernel/sched/pelt.h:update_rq_clock_pelt()
     88 - arch/x86/kernel/smpboot.c:"APERF/MPERF frequency ratio computation."
     89 - Documentation/translations/zh_CN/scheduler/sched-capacity.rst:"1. CPU Capacity + 2. Task utilization"
     90
     91
     92UTIL_EST / UTIL_EST_FASTUP
     93==========================
     94
     95由于周期性任务的平均数在睡眠时会衰减,而在运行时其预期利用率会和睡眠前相同,
     96因此它们在再次运行后会面临(DVFS)的上涨。
     97
     98为了缓解这个问题,(一个默认使能的编译选项)UTIL_EST驱动一个无限脉冲响应
     99(Infinite Impulse Response,IIR)的EWMA,“运行”值在出队时是最高的。
    100另一个默认使能的编译选项UTIL_EST_FASTUP修改了IIR滤波器,使其允许立即增加,
    101仅在利用率下降时衰减。
    102
    103进一步,运行队列的(可运行任务的)利用率之和由下式计算:
    104
    105  util_est := \Sum_t max( t_running, t_util_est_ewma )
    106
    107更多细节见: kernel/sched/fair.c:util_est_dequeue()
    108
    109
    110UCLAMP
    111======
    112
    113可以在每个CFS或RT任务上设置有效的u_min和u_max clamp值(译注:clamp可以理解
    114为类似滤波器的能力,它定义了有效取值范围的最大值和最小值);运行队列为所有正在
    115运行的任务保持这些clamp的最大聚合值。
    116
    117更多细节见: include/uapi/linux/sched/types.h
    118
    119
    120Schedutil / DVFS
    121================
    122
    123每当调度器的负载跟踪被更新时(任务唤醒、任务迁移、时间流逝),我们都会调用
    124schedutil来更新硬件DVFS状态。
    125
    126其基础是CPU运行队列的“运行”指标,根据上面的内容,它是CPU的频率不变的利用率
    127估计值。由此我们计算出一个期望的频率,如下::
    128
    129             max( running, util_est );  如果使能UTIL_EST
    130  u_cfs := { running;                   其它情况
    131
    132               clamp( u_cfs + u_rt, u_min, u_max );  如果使能UCLAMP_TASK
    133  u_clamp := { u_cfs + u_rt;                         其它情况
    134
    135  u := u_clamp + u_irq + u_dl;		[估计值。更多细节见源代码]
    136
    137  f_des := min( f_max, 1.25 u * f_max )
    138
    139关于IO-wait的说明:当发生更新是因为任务从IO完成中唤醒时,我们提升上面的“u”。
    140
    141然后,这个频率被用来选择一个P-state或OPP,或者直接混入一个发给硬件的CPPC式
    142请求。
    143
    144关于截止期限调度器的说明: 截止期限任务(偶发任务模型)使我们能够计算出满足
    145工作负荷所需的硬f_min值。
    146
    147因为这些回调函数是直接来自调度器的,所以DVFS的硬件交互应该是“快速”和非阻塞的。
    148在硬件交互缓慢和昂贵的时候,schedutil支持DVFS请求限速,不过会降低效率。
    149
    150更多信息见: kernel/sched/cpufreq_schedutil.c
    151
    152
    153注意
    154====
    155
    156 - 在低负载场景下,DVFS是最相关的,“运行”的值将密切反映利用率。
    157
    158 - 在负载饱和的场景下,任务迁移会导致一些瞬时性的使用率下降。假设我们有一个
    159   CPU,有4个任务占用导致其饱和,接下来我们将一个任务迁移到另一个空闲CPU上,
    160   旧的CPU的“运行”值将为0.75,而新的CPU将获得0.25。这是不可避免的,而且随着
    161   时间流逝将自动修正。另注,由于没有空闲时间,我们还能保证f_max值吗?
    162
    163 - 上述大部分内容是关于避免DVFS下滑,以及独立的DVFS域发生负载迁移时不得不
    164   重新学习/提升频率。
    165