【WALT】scale_exec_time() 代码详解

合集 - WALT 代码详解(4)

1.【WALT】WALT入口 update_task_ravg() 代码详解07-012.【WALT】update_window_start() 代码详解07-013.【WALT】update_task_demand() 代码详解07-05

4.【WALT】scale_exec_time() 代码详解07-06

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• 【WALT】scale_exec_time() 代码详解
  • 代码展示
  • 代码逻辑：
    • 为什么归一化？
    • ⑴ 将 CPU cycles 转换为 CPU 当前频率
    • ⑵ 归一化 delta

【WALT】scale_exec_time() 代码详解

代码版本：Linux4.9 android-msm-crosshatch-4.9-android12

代码展示

static inline u64 scale_exec_time(u64 delta, struct rq *rq)
{
	u32 freq;
	// ⑴ 将 CPU cycles 转换为 CPU 当前频率
	freq = cpu_cycles_to_freq(rq->cc.cycles, rq->cc.time);
	// ⑵ 归一化 delta
	delta = DIV64_U64_ROUNDUP(delta * freq, max_possible_freq);
	delta *= rq->cluster->exec_scale_factor;
	delta >>= 10;

	return delta;
}

代码逻辑：

scale_exec_time() 函数用于给任务的运行时间 delta 进行归一化。

为什么归一化？

EAS 主要针对异构 CPU 架构，如 Arm big.LITTLE，因为这种架构有不同性能和功耗的 CPU 核心，不同 CPU 的最大算力、最大频率等都不同。假定一个任务在当前窗口中运行了 5ms，对不同频率的两个 CPU 来说，5ms 带来的负载是截然不同的。

WALT 算法引入了一种类似权重的方法，根据 CPU 的频率（frequency）和 最大每周期指令数（efficiency）来对任务的运行时间进行归一化。
（注：此处 efficiency 的定义并不确定，在内核文档中出现过这个定义。）

⑴ 将 CPU cycles 转换为 CPU 当前频率

freq = cpu_cycles_to_freq(rq->cc.cycles, rq->cc.time);

static inline u32 cpu_cycles_to_freq(u64 cycles, u64 period)
{
	return div64_u64(cycles, period);
}

在这里 freq = rq->cc.cycles / rq->cc.time。其中，rq->cc.cycles 和 rq->cc.time 在函数 update_task_rq_cpu_cycles() 中更新：

static void
update_task_rq_cpu_cycles(struct task_struct *p, struct rq *rq, int event,
			  u64 wallclock, u64 irqtime)
{
	u64 cur_cycles;
	int cpu = cpu_of(rq);

	lockdep_assert_held(&rq->lock);

	if (!use_cycle_counter) {
		rq->cc.cycles = cpu_cur_freq(cpu);
		rq->cc.time = 1;
		return;
	}

	cur_cycles = read_cycle_counter(cpu, wallclock);

	/*
	 * If current task is idle task and irqtime == 0 CPU was
	 * indeed idle and probably its cycle counter was not
	 * increasing.  We still need estimatied CPU frequency
	 * for IO wait time accounting.  Use the previously
	 * calculated frequency in such a case.
	 */
	if (!is_idle_task(rq->curr) || irqtime) {
		if (unlikely(cur_cycles < p->cpu_cycles))
			rq->cc.cycles = cur_cycles + (U64_MAX - p->cpu_cycles);
		else
			rq->cc.cycles = cur_cycles - p->cpu_cycles;
		rq->cc.cycles = rq->cc.cycles * NSEC_PER_MSEC;

		if (event == IRQ_UPDATE && is_idle_task(p))
			/*
			 * Time between mark_start of idle task and IRQ handler
			 * entry time is CPU cycle counter stall period.
			 * Upon IRQ handler entry sched_account_irqstart()
			 * replenishes idle task's cpu cycle counter so
			 * rq->cc.cycles now represents increased cycles during
			 * IRQ handler rather than time between idle entry and
			 * IRQ exit.  Thus use irqtime as time delta.
			 */
			rq->cc.time = irqtime;
		else
			rq->cc.time = wallclock - p->ravg.mark_start;
		BUG_ON((s64)rq->cc.time < 0);
	}

	p->cpu_cycles = cur_cycles;

	trace_sched_get_task_cpu_cycles(cpu, event, rq->cc.cycles, rq->cc.time, p);
}

⑵ 归一化 delta

1. delta = DIV64_U64_ROUNDUP(delta * freq, max_possible_freq);
   即 delta = delta * freq/max_possible_freq。

   freq 是当前 CPU 的频率，由 ⑴ 计算而得：freq = rq->cc.cycles / rq->cc.time。

   max_possible_freq 就是 max(policy->cpuinfo.max_freq)。
   policy 可以浅显地认为是簇号，如不同的 policy 指向小核簇、大核簇和超大核：

   • 对于拥有多个 CPU 的簇来说，频率的计算在 sugov_update_shared() 中进行，簇内每个 CPU 的频率都是一致的，因此一个簇会拥有一个当前频率和一个最大频率，即 policy->cpuinfo.max_freq；
   • 对于单个 CPU 来说，频率的计算在 sugov_update_single() 中进行，它也会有一个最大频率 policy->cpuinfo.max_freq。

   在运行该版本内核的 pixel 3xl 中，8 个 CPU 分为小核簇与大核簇，他们的最大频率分别是 381 和 1024。

2. delta *= rq->cluster->exec_scale_factor;
   cluster->exec_scale_factor = 1024 * cluster->efficiency/max_possible_efficiency

   cluster->efficiency 可能指 运行任务的 CPU 的每周期指令数 (IPC)。

   max_possible_efficiency 可能指 系统中任何 CPU 提供的最大 IPC。
   这个值在设备树中给定，在运行该版本内核的 pixel 3xl 中，小核簇和大核簇的 max_possible_efficiency 分别是 1024 和 1740。

3. delta >>= 10;
   即 delta = delta / 1024。

将三句代码一起看，能得出一个等式：
$delta\mathrm{\_}s=delta\times {\displaystyle \frac{curr\mathrm{\_}freq}{max\mathrm{\_}possible\mathrm{\_}freq}}\times {\displaystyle \frac{cluster->efficiency}{max\mathrm{\_}possible\mathrm{\_}efficiency}}$

点击此处回到 WALT 入口函数 update_task_ravg()