Efficient task allocation algorithms for reducing processors on real-time multiprocessor system

실시간 다중프로세서 환경에서 프로세서 수의 감소를 위한 효율적인 타스크 배치방식

Scheduling problems in real-time systems are known to be NP-hard. the heuristic approaches aregenerally aplied to solve a certain class of systems. One of such cases is to allocate periodic tasks to multiprocessors while the moethod assures the requirement of the deadine constraints of real-time systems. The study on the allocation of periodic taks includes RMNF, RMFF, FFDUF and Next-Fit-M algorithms, which make a set of task grups first and then allocate to processors. This papre proposes the various algorithms which are based on the Next-Fit-M. To analyze the four proposed methods, simulation was carried on, in which the sample tasks are randomly generated with the various time intervals. The proposed algorithms reduce the number of processors compared with the conventional methods.

실시간 시스템을 위한 다중프로세서 환경에서 스케줄링 문제는 대부분 NP hard 문제로서 최적의 해를 구하는 것은 매우 어려우나, 휴리스틱에 의한 여러 효율적인 방법이 계속 연구되고 있다. 이중 주기적인 타스크들을 여러 프로세서에 어떻게 배치하면서 실시간성을 보장하는 가에 대한 연구도 진행되고 있다. 그 동안 연구되었던 배치 방법인 RMNF, RMFF, FFDUF 및 NEXT-Fit-M과 유사한 그룹에 의한 배치로 보다 적은 프로세서를 요구하는 방식 및 알고리즘 네가지를 제안하고, 주기적인 타스크들을 임의로 발생시켜 시뮬레이션을 수행하였다. 이러한 분석결과 제안한 방법이 기존의 방식보다 프로세서 수를 더 줄일 수 있음을 보였다.