본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 가용 서브메쉬의 탐색시 간과 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당 지연을 최소화함으로써 태스크의 대기시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 태스크의 유형과 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적의 서브메쉬를 찾아 할당함으로써 서브메쉬 탐색시간을 줄인다. 또한 외적단편화로 인해 서브메쉬의 할당지연이 발생하면 할당 서브메쉬에서 수행중인 태스크를 다른 가용 서브메쉬에 재배치하고, 프로세서 단편을 통합하여 할당함으로써 서브메쉬의 할당지연을 최소화한다. 시뮬레이션을 통하여 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 방법보다 외적 단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 줄이는 방법이 태스크의 대기시간을 단축하는데 더 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 메쉬 구조의 다중처리시스템을 위한 새로운 할당방법을 제안한다. 이 할당방법은 다른 가용 서브메쉬와 중첩되지 않는 독립 가용 서브메쉬를 유형에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형에 따라 해당 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적할당이 가능한 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬를 탐색하는데 소요되는 시간을 줄인다. 이 때 서브메쉬를 찾지 못하면 확장지수를 이용하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성한 후 할당함으로써 태스크의 대기 시간을 줄이고, 이 결과로 외적단편화를 줄이는 효과도 얻는다. 또한 할당 해제시 독립 가용 서브메쉬는 다른 가용 서브메쉬의 크기 에 변화를 주지 않기 때문에 그 유형에 따라 유형별 가용 서브메쉬 리스트에 삽입한다. 그럼으로써 할당 해제 후 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 재생성하기 위해 전체 메쉬 구조를 탐색 할 필요가 없어진다.
본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템을 위한 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 사용하여 가용 서브메쉬의 탐색시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 메쉬 구조에서 탐색한 독립 가용 서브메쉬들을 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형과 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 먼저 최적의 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬의 탐색시간을 줄인다. 만약 가용 서브메쉬를 찾지 못할 경우에는 각 독립 가용 서브메쉬의 속성으로 저장된 확장지수를 사용하여 서브메쉬의 크기를 확장한 후 최적의 가용 서브메쉬를 찾는다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안하는 서브메쉬 할당방법이 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 면에서 기존의 할당방법에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 가용 서브메쉬의 탐색시간과 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 최소화함으로써 태스크의 대기시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 가용 서브메쉬를 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하고, 태스크와 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적의 서브메쉬를 찾아 할당함으로써 서브메 쉬 탐색시간을 줄인다. 또한 외적단편화로 인해 서브메쉬의 할당지연이 발생하면할당 서브메쉬에서 수행중인 태스크를 다른 가용 서브메쉬에 재배치하고, 프로세서 단편을 통합하여 할당함으로써 서브메쉬의 할당지연을 최소화한다. 시뮬레이션을 통하여 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 방법보다 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 줄이는 방법이 태스크의 대기시간을 단축하는데 더 효과적임을 보인다. 그리고 제안한 할당방법이 시스템의 성능 향상 면에서 기존의 할당방법들보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템을 위한 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징을 외적단편화로 인한 할당지연을 최소화하여 태스크 대기시간을 단축하는 것이다. 2차원 메쉬 구조에서는 할당 서브메쉬에 의해 상하, 좌우로 양분되는 프로세서 단편들을 연결하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성할 수 없는 구조적인 한계 때문에 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연이 발생한다. 이러한 할당지연은 태스크의 대기시간을 증가시키기 때문에 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 외적단편화로 인해 서브메쉬의 할당지연이 발생하면 할당서브메쉬에서 수행중인 태스크들을 다른 가용 서브메쉬에 재배치하고 프로세서 단편들을 통합하여 할당함으로써 태스크의 대기시간을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 할당방법이 태스크의 대기시간을 줄이는 면에서 기존의 할당방법들 보다 우수함을 보인다.
상호연결망으로 메쉬 구조를 채택한 대규모 병렬처리 시스템에 대해서 제안된 기존의 프로세서 할당기법들은 직사각형 모양의 서브메쉬 할당 기법으로 제한되어왔다. 그 결과 기존의 기법들은 심각한 시스템의 단편화를 초래하는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 외부 프래그멘테이션과 작업 응답 시간을 동시에 줄이기 위해서, 단편화된 메쉬 시스템에도 적용될 수 있도록 직사각형뿐만 아니라 변형된 L자 모양의 서브메쉬를 할당하는 확장된 LSSA(L-Shaped Submesh Allocation) 기법을 제안한다. LSSA 기법에서 수행되는 모든 서브메쉬 모양의 변형들은 응용 프로그래머에서 투명성을 보장한다. 시뮬레이션 결과를 통해서 LSSA 기법이 작업 응답 시간과 시스템의 활용도 면에서 다른 기법들보다 우수함을 보인다.
2D 메쉬(two-dimensional mesh) 시스템에서 효율적인 서브메쉬 할당이 되기 위해서는 서브메쉬의 할당 시간과 시스템 진입 태스크의 응답 시간이 작아야 한다. Quick Allocation(QA)은 서브메쉬의 할당 시간을 줄이지만 외부 단편화를 발생시킬 가능성이 높다. 이로 인해 태스크의 응답 시간이 커지게 된다. 본 논문에서는 서브메쉬 할당 시간에는 거의 영향을 미치지 않으면서 외부 단편화를 줄일 수 있도록 QA 알고리즘을 개선하였다. 수정된 알고리즘은 QA에 비해 태스크들의 응답 시간을 다소 감소시켰음이 실험을 통하여 확인되었다.
대규모 멀티컴퓨터 시스템에서 단편화를 줄일 수 있는 적응성 있는 프로세서 할당 기법을 제안한다. 큰 크기의 서브메쉬 할당을 요구하는 작업들의 개수가 적을 경우에도 나머지 작업들의 대기 큐의 지연시간이 증가할 수 있다. 이런 상황에서 할당이 불가능한 기존의 기법들과 달리, L-모양 서브메쉬를 할당할 수 있으며, 할당 가능한 L-모양 서브메쉬를 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 개발하였다. 그러므로 FCFS로 스케쥴링되어도, 대기 큐의 지연시간을 줄임으로써 평균응답시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안하는 기법이 외부 단편화, 작업응답시간, 그리고 시스템의 활용도 면에서 다른 기법들보다 우수함을 보인다.
오류가 발생할 수 있는 대규모 멀티컴퓨터 시스템의 프로세싱 자원들을 효율적으로 사용하기 위해서는 신뢰도 높은 프로세서 할당 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 오류가 있는 메쉬 시스템의 성능을 높일 수 있는 동적이면서 신뢰도 높은 프로세서 할당 기법을 제안한다. 비경계 오류 노드들을 보상할 수 있는 오류프리 상한 또는 하한 경계 노드들을 사용해서 오류가 있는 메쉬 시스템을 최대 볼록 시스템으로 재구성한다. 이 재구성된 비직사각형 메쉬 시스템을 효율적으로 활용하기 위해 기존의 사각형 서브메쉬를 할당 할 수 없을 때 L-모양 서브메쉬를 할당할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안하는 기법이 작업응답시간과 시스템 활용도 면에서 다른 기법들보다 우수함을 보인다.
프래그멘테이션은 다수의 사용자를 지원하는 대규모 멀티컴퓨터 시스템의 성능에 병목현상을 초래하는 주요 요인이다. 본 논문에서는 프래그멘테이션을 줄이기 위해서, 할당되는 프로세서들이 형성하는 모양이 직사각형이어야 한다는 제약조건을 완화시킨 LSSA(L-Shaped Submesh Allocation) 기법을 제안한다. LSSA 기법은 단편화된 메쉬 시스템에도 전용될 수 있도록 직사각형 뿐 만 아니라. 변형된 L자 모양의 서브메쉬를 할당할 수 있다. 그러므로 LSSA 기법은 시스템으로 들어오는 작업을 다른 기법들보다 빨리 수용할 수 있으며, 이로 인해 작업응답시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해서 LSSA 기법이 외부 프래그멘테이션, 작업응답시간, 그리고 시스템의 활용도 면에서 다른 기법들보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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