본 논문에서는 멀티미디어 환경등의 실시간 시스템에서 타스크에게 빠른 응답시간을 제공하는 실시간 스케쥴링 기법을 제시하고자 한다. 타스크를 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 구분하고 타스크의 형태를 긴급 타스크, 필수 타스크, 일반 타스크로 구분하여 다양한 타스크의 처리를 원하는 멀티미디어 환경에서도 적용할 수 있도록 하며, 주기적 타스크의 경우 마감시간을 지키는 범위 내에서 최대한 수행을 연기하여 비 주기적 타스크에 빠른 응답시간을 제공한다. 각 타스크는 우선 순위를 가지며 우선 순위의 변경은 동종 타스크 에서만 허용하고 동적 우선순위 방법을 이용하여 스케줄링한다. 긴급타스크의 경우 어떠한 경우에도 수행할 수 있도록 하며 준비된 실시간 타스크 가 여러 개인 경우 laxity값이 작은 타스크를 먼저 수행 할 수 있도록 한다. 본 눈문에서는 비주기적 타스크가 있을 때와 없을 때를 구분하여 비주기적 타스크가 있을 때에는 주기적 타스크를 뒤로 미루고 비주기적 타스크를 앞에서 먼저 처리하며 비주기적 타스크가 없을 때에는 주기적 타스크를 앞에서 처리하는 스케줄링 기법을 사용한다. 시뮬레이션 결과 다중 프로세서 시스템에서 지금까지 suboptimal 하다고 알려진 EDZL 보다 응답시간 관점에서 제안한 기법이 우수하였고 부하가 증가하여도 성능이 우수하였다.
다른 지역에 존재하는 자원이나 데이터들을 이용가능하게 하고, 지정된 마감시간내에 결과를 제공해야 하는 시간적 특성을 가진 분산 실시간 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 장점을 가진다. 이러한 시스템에서 수행되는 타스크는 크게 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 나누어지는데, 빠른 수행시간을 위해 대부분의 타스크들은 병렬로 처리되기 위해 여러 개의 서브 타스크들로 분할되어 실행된다. 본 연구에서는 분산 실시간 환경에서 임의의 시간에 마감시간을 가지고 도착한 주기적 타스크에 서브 타스크의 유형에 따라 서브 타스크간의 통신시간과 수행시간을 고려한 EST(Earliest Start Time)기법을 이용하여 서브 타스크들의 효율적인 마감시간 할당 알고리즘과 ITC(Inter Task Communication)시간을 개선하기 위한 처리기 중복 할당 알고리즘을 제시하고 있다. 수행된 결과는 기존의 방법과 비교하여 타스크 전체의 마감시간 위반 최소화와 처리기의 이용률 개선 및 처리기간의 통신시간과 수행 완료시간을 개선하고 있다.
타스크 그래프로 표현되는 병렬 타스크의 수행시간을 단축시키기 위한 타스크 중복 알고리즘의 많은 연구들은 완전연결, 비제한 처리기 상에서 연구되었다. 본 연구에서는 2차원 매쉬구조를 가지는 처리기 상에서의 처리기간 통신 흡수를 고려한 효율적인 타스크 중복 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 기존의 타스크 중복 알고리즘과 비교를 위해 평균 수행시간과 평균 처리기 사용 수에 대해서 시뮬레이션하였다.
다중프로세서 환경에서 타스크들을 할당해주는 중앙 프로세서를 두고 Laxity를 기반으로 긴급타스크를 선택하여 스케쥴링을 수행한다. 중앙프로세서는 프로세서들의 슬랙시간과 각 프로세서의 Local큐에 대기하고 있는 비주기적 타스크의 총 수행시간 등의 상태정보를 수집 분석하여, 타스크의 실행시간에 가장 적합한 프로세서를 선xor하여 할당한다. 또한 타스크 특성에 따라 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 나누고 주지적 타스크는 마감시간을 지키는 범위 내에서 최대한 수행시간을 연기 시켰다. 시뮬레이션 결과 Overload(마감시간을 지키지 못하는 타스크)수의 감소와 빠른 응답시간을 제공함을 알 수 있었다.
동질형 다중프로세서 시스템에서는 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 타스크 수를 가능한 한 균등하게 배분하는 타스크 할당 알고리즘이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나, 이질형 다중 프로세서 시스템에서는 이런 알고리즘에 의해 효과적인 타스크 할당이 이루어질 수 없다. 따라서, 이질형 다중 프로세서 시스템에서는 JSQ(Join the Shortest Queue) 알고리즘이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 JSQ 알고리즘은 프로세서 간에 타스크의 처리 능력의 차이가 클 경우에는 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 타스크의 도착 시간, 타스크의 서비스 시간, 수행되어진 타스크의 수 등의 동적 데이터에 의해 습득된 프로세서의 처리 능력과 포컬 큐(local queue)의 길이를 동시에 고려한 휴리스틱(heuristic) 타스크 할당 알고리즘을 제시한다. 시뮬레시이션 결과, 제안한 휴리스틱 할당 알고리즘에 의해 시스템 성능을 크게 향상 시킬 수 있음을 보여 주었다.
타스크의 총 가치가 최대가 되도록 스케줄하는 실시간 스케줄러는 새로운 타스크가 도착할 때마다 스케줄 가능한, 모든 타스크들에게 서비스 시간을 할당한다. 새로운 타스크가 도착하기 전에 스케줄 된 모든 타스크들이 완전히 실행된다면 최대 총 가치는 얻어질 것이나, 실제 상황에서는 스케줄 된 모든 타스크들이 완전히 실행되기 이전에 새로운 타스크가 도착하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 실시간 타스크들에 대한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들은 스케줄 가능한 모든 타스크들에 대해 서비스 시간을 계산하지만, 제안된 알고리즘은 일부의, 보다 빠른 만기를 갖는, 타스크들에 대해서만 서비스 시간을 결정한다. 이렇게 부분적으로 서비스 시간을 할당함으로써 평균 스케줄링 복잡도는 크게 떨어진다. 최악의 경우라도 제안된 알고리즘의 복잡도는 기존의 알고리즘 중에서 성능이 좋은 것으로 평가되는 알고리즘의 복잡도인 O(N2)과 같다.
병렬 프로그램의 스케줄링 기법에 있어, 타스크 중복 알고리즘은 리스트 스케줄링 알고리즘에 비해 상대적으로 새로운 접근 방식이다. 타스크 중복이란 어떤 프로세서에 할당되어 있는 중요한(critical) 타스크들을 다른 프로세서에 중복시켜, 그 타스크들이 중복 실행하도록 프로그램을 스케쥴하는 것이다. 따라서, 중요한 타스크들이 같은 프로세서내에 있게 되어, 다른 타스크들의 시작 시간(start time)을 줄일 수 있게 된다. 이는 결국 전체 프로그램의 스케줄 길이(schedule length)를 줄이게 된다. 병렬 프로그램의 스케줄링 목적은 프로그램의 스케쥴 길이를 최소화하고, 스케줄의 complexity를 줄이는 것이다 그러나, 스케줄 길이와 complexity는 상호 trade-off 관계이다 본 논문에서는 기존의 중복 알고리즘과 비교하여, 스케쥴 길이를 승가 시키지 않으면서, complexity를 같거나 더 적게하는 알고리즘을 제시하여 컴파일 시간을 향상시키고자 한다.
분산 실시간 시스템에서 타스크들은 여러 개의 서브 타스크들로 분할되어지고 그들의 실시간 특성들에 따라 병렬로 실행되지만, 이러한 서브 타스크들의 마감시간 분실을 최소화하면서 타스크 마감시간을 서브 타스크에 할당하는 최적의 해를 얻기란 어렵다. 본 논문에서는 주기적 타스크들의 통신시간과 수행시간을 이용해서 각 서브 타스크들의 속성에 따라 마감시간을 할당하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 처리기들간의 통신시간을 고려한 처리기 사상 알고리즘과 서브 타스크들간의 통신시간을 개선하기 위해 동일한 처리기에 할당하는 효율적인 중복 알고리즘을 제시한다 결과적으로 FUTD(Fully connected, Unbounded Task Duplication) 알고리즘에 효율적인 실시간 특성을 적용함으로써 IPC(Inter-Processor Communication) 시간을 줄이고 유휴 처리기를 이용해서 평균 처리기 이용률을 개선하였다
임베디드 시스템에서 입출력에서 소모되는 전력양은 상당한 수준이다. 입출력 장치에서의 수행되는 타스크의 순서를 정하여 전체적으로 입출력 장지에서의 휴식 시간을 최대한 많이 허락하는 기법이 필요하다. 기존의 연구는 입출력 장치 소비 전력 최소화를 위한 타스크 스케줄링 문제를 단순한 지협적인 휴리스틱에 기반하여 풀었다. 본 연구는 기존의 연구에서의 방법과는 달리 최적의 해를 내는 해법을 제시한다. 구체적으로 시간 제약 조건을 가진 저전력을 위한 타스크 스케줄링 문제를 ILP (integer linear programming) 기법을 적용하는 방법을 제시한다. 본 연구는 또한, 실험을 통해 주어진 시간 안에 최적의 해를 구하는 문제의 크기를 판단하는 기준을 제시할 수 있다는 의의를 가진다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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