发明专利 已授权

一种面向静态负载的双重内核优化方法

📄 申请号:CN202610407299.5 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2026-03-31
公开号
CN121935037B
公开日
2026-06-16
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

服务器, 数据中心, 云计算, 高性能计算, 系统软件优化

摘要

本发明公开了一种面向静态负载的双重内核优化方法,包括:获取目标静态负载;对采集到的地址进行源码映射,得到函数调用链与内核源码位置的对应关系;基于源码位置提取相关Kconfig约束并构造布尔可满足性问题,求解得到负载相关内核配置集合;基于该配置集合执行多维度配置项修复,并通过虚拟化启动测试迭代验证,得到可启动的目标内核配置文件并构建内核;将调度器参数优化建模为强化学习问题,基于轻量化Q‑learning对调度策略及关键运行时参数进行参数搜索与策略更新,输出优化后的调度参数集合;根据目标内核配置文件与调度参数集合生成优化内核镜像,并在静态负载环境中部署运行;本发明进一步提升系统性能。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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