Schedutil
注意
所有这些都假设频率和工作能力之间存在线性关系，我们知道这是有缺陷的，但这是最好的可行近似。
PELT（Per Entity Load Tracking）
使用PELT，我们跟踪各种调度实体的一些指标，从单个任务到任务组切片到CPU运行队列。作为基础，我们使用指数加权移动平均（EWMA），每个周期（1024微秒）都会衰减，使得y^32 = 0.5。也就是说，最近的32毫秒贡献了一半，而历史的其余部分贡献了另一半。
具体来说：
ewma_sum(u) := u_0 + u_1*y + u_2*y^2 + ...
ewma(u) = ewma_sum(u) / ewma_sum(1)
由于这本质上是一个无限几何级数的进展，结果是可组合的，也就是说ewma(A) + ewma(B) = ewma(A+B)。这一特性很关键，因为它赋予了在任务移动时重新组合平均值的能力。
请注意，被阻塞的任务仍然会对聚合数据（任务组切片和CPU运行队列）产生影响，这反映了它们在恢复运行时的预期贡献。
利用这一点，我们跟踪了两个关键指标：'running'和'runnable'。'Running'反映了实体在CPU上运行的时间，而'runnable'反映了实体在运行队列上运行的时间。当只有一个任务时，这两个指标是相同的，但一旦CPU出现争用，'running'将减少以反映每个任务在CPU上运行的时间比例，而'runnable'将增加以反映争用的程度。
更多细节请参见：kernel/sched/pelt.c
频率/CPU不变性
因为在1GHz下占用CPU 50%与在2GHz下占用CPU 50%并不相同，而在LITTLE CPU上运行50%与在big CPU上运行50%也不相同，所以我们允许架构使用两个比率来调整时间增量，一个是动态电压和频率调整（DVFS）比率，另一个是微架构比率。
对于简单的DVFS架构（其中软件完全控制），我们可以简单地计算比率：
f_cur
r_dvfs := -----
f_max
对于更动态的系统，其中硬件控制DVFS，我们使用硬件计数器（如Intel APERF/MPERF，ARMv8.4-AMU）来提供这个比率。对于Intel，我们使用：
APERF
f_cur := ----- * P0
MPERF
4C-turbo; 如果可用且启用了turbo
f_max := { 1C-turbo; 如果启用了turbo
P0; 否则
f_cur
r_dvfs := min( 1, ----- )
f_max
我们选择4C turbo而不是1C turbo，以使其稍微更可持续。
r_cpu被确定为当前CPU的最高性能级别与系统中任何其他CPU的最高性能级别的比率。
r_tot = r_dvfs * r_cpu
结果是上述的'running'和'runnable'指标变得与DVFS和CPU类型无关。也就是说，我们可以在CPU之间传输和比较它们。
更多细节请参见：
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kernel/sched/pelt.h:update_rq_clock_pelt()
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arch/x86/kernel/smpboot.c:"APERF/MPERF frequency ratio computation."
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Capacity Aware Scheduling:"1. CPU Capacity + 2. Task utilization"
UTIL_EST / UTIL_EST_FASTUP
因为周期性任务在休眠时其平均值会衰减，即使在运行时它们的预期利用率是相同的，它们在再次运行时会遭受（DVFS）加速。
为了缓解这一点（默认启用选项），UTIL_EST在出队时使用'running'值驱动了一个无限冲激响应（IIR）指数加权移动平均滤波器——当它最高时。另一个默认启用选项UTIL_EST_FASTUP修改了IIR滤波器，使其在增加时立即增加，只在减少时衰减。
还维护了一个运行队列的总和（可运行任务的）：
util_est := Sum_t max( t_running, t_util_est_ewma )
更多细节请参见：kernel/sched/fair.c:util_est_dequeue()
UCLAMP
可以在每个CFS或RT任务上设置有效的u_min和u_max夹紧值；运行队列为所有运行任务保留了这些夹紧值的最大聚合。
更多细节请参见：include/uapi/linux/sched/types.h
Schedutil / DVFS
每当调度程序负载跟踪更新时（任务唤醒、任务迁移、时间推移），我们调用schedutil来更新硬件DVFS状态。
基础是CPU运行队列的'running'指标，根据上述，它是CPU的频率不变的利用率估计。从这个值，我们计算出一个期望的频率，如下：
max( running, util_est ); 如果UTIL_EST
u_cfs := { running; 否则
clamp( u_cfs + u_rt , u_min, u_max ); 如果UCLAMP_TASK
u_clamp := { u_cfs + u_rt; 否则
u := u_clamp + u_irq + u_dl; [大致见源代码获取更多细节]
f_des := min( f_max, 1.25 u * f_max )
XXX IO-wait: 当更新是由于从IO完成唤醒任务时，我们会提高'u'的值。
然后使用这个频率来选择一个P状态/OPP，或者直接将其转换为硬件的CPPC风格请求。
XXX：截止时间任务（Sporadic Task Model）允许我们计算满足工作负载所需的最低f_min。
因为这些回调直接来自调度程序，所以DVFS硬件交互应该是'快速'和非阻塞的。Schedutil支持对DVFS请求进行速率限制，以应对硬件交互缓慢和昂贵的情况，这会降低效果。
更多信息请参见：kernel/sched/cpufreq_schedutil.c
注释
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在低负载场景中，DVFS最相关，'running'数字将会与利用率密切相关。
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在饱和场景中，任务移动会导致一些瞬时下降，假设我们有一个CPU饱和了4个任务，然后当我们将一个任务迁移到一个空闲CPU时，旧CPU的'running'值将为0.75，而新CPU将增加0.25。这是不可避免的，时间推移会纠正这一点。XXX我们是否仍然保证f_max由于没有空闲时间？
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上述大部分内容都是关于避免DVFS下降，以及独立的DVFS域在负载转移时需要重新学习/加速的问题。