暗硅多核系统芯片资源调度算法是针对现代芯片集成度提升导致的功耗密度增加，从而引起芯片过热问题而提出的一种新型算法。该算法的核心思想是通过关闭部分工作模块（即暗硅技术），避免芯片上所有模块同时处于开启状态，以减少热密度，解决芯片的过热问题。暗硅技术是近年来提出的概念，它指的是在多核系统中，有选择性地关闭一些工作模块以降低功耗密度，进而防止过热。
在介绍暗硅多核系统芯片资源调度算法之前，我们需要了解几个关键词：
1. 热设计功耗（Thermal Design Power, TDP）：它指的是芯片在保证正常运行的前提下允许的最大热输出功率，这是一个重要的指标，用于衡量芯片的散热需求。
2. 多核系统（Multi-core System）：是指在同一芯片上有多个处理器核心共同工作的系统。这种设计能有效提升计算能力，但同时也会带来更高的功耗和散热问题。
3. 动态规划（Dynamic Programming）：一种数学优化方法，主要用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的最优化问题。在芯片资源调度算法中，动态规划被用来根据系统资源和功耗预算为每个应用配置处理器数目和频率等级。
4. 应用映射（Application Mapping）：是指将应用任务分配到处理器资源上，确保应用能够高效运行的过程。应用映射的目的是在满足功耗和通信延迟目标的同时，合理地调度处理器资源。
5. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：是一种概率型算法，用于在一个大的搜寻空间内寻找足够好的解。在芯片资源调度中，模拟退火算法通过考虑散热效果和通信延迟目标来完成应用映射，确定开启和关闭的处理器。
6. 反馈调整（Feedback Adjustment）：是根据系统的运行情况，如是否存在过热点，进行动态调整的过程。通过这种调整，可以迭代地优化热设计功耗，进而获得系统最大热设计功耗，确定应用的最终资源配置和映射结果。
所提出的调度算法包含以下步骤：
针对已知的应用集，在热设计功耗和系统约束的条件下，通过动态规划方法为每个应用配置处理器数目和频率等级，以此提取每个应用在所有可能的处理器数目和频率配置下的吞吐量和功耗消耗。
基于模拟退火算法，以散热效果和通信延迟为目标完成应用映射，确定在系统上分布的暗核（关闭状态的核心）和活跃核心（开启状态的核心）。
根据系统是否存在过热点的反馈信息，通过迭代方法调整热设计功耗的大小。这个过程中将获得系统最大热设计功耗，并据此得到应用的最终资源配置和映射结果。
实验结果表明，提出的暗硅多核系统芯片资源调度算法能够有效地避免过热点，并在资源约束条件下最优化系统性能。与棋盘式布局相比，系统最高温度能够降低3%；相比开关调整过热点的方法，系统吞吐量能够最大增加约12%。
通过上述算法，可以实现一种新型的芯片设计方式，即利用暗硅技术，有选择性地关闭或开启芯片上的某些模块，从而降低整个芯片的功耗密度，提高芯片的散热性能和整体性能。这种方法在未来的芯片设计和制造领域具有重要的研究价值和应用前景。
