A Study on Optimal Scheduling with Directed Acyclic Graphs Task onto Multiprocessors

다중프로세서에서 비순환 타스크 그래프의 최적 스케쥴링에 관한 연구

The task scheduling has an effect on system execution time in a precedence constrained task graph onto the multiprocessor system. This problem is known to be NP-hard. many people made an effort to obtain near optimal schedule. We compared modified critical path schedule with many other methods(CP, MH, DL Swapping) For testing this subject, we created randomly a directed acyclic task graph with many root nodes and terminal nodes simulation result convinced for us that the modified critical path algorithm is superior to the other scheduling algorithm.

병렬 처리시스템 환경에서 효율적인 타스크 스케줄링에 관한 연구로서 타스크 전체 수행 시간을 단축시는데 목적을 두고 있다. 멀티프로세서 시스템에서 선행 조건 을 갖는 타스크 그래프의 타스크 스케쥴링은 시스템 처리시간에 많은 영향을 준다. 이 문제는 NP-hard로 알려져 있으며, 많은 사람들이 heuristic 방법으로 최적해에 접근하려고 노력 하고 있다. 우리는 기존 여러 방법들 (swapping, MH, DL)과 개선된 critical path schedule 방법과 상호 비교하였다. 다수개의 root와 다수개의 terminate를 가지는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph : DAG)를 Random 생성하여 시뮬례이션 한 결과 프로세서 수를 증가한 경우 개선된 Critical Path알고리즘이 실행 타스크의 탐색 시간 개선에 더 우수한 것으로 판명되었다.