The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.
본 논문에서는 기존의 정적인 스케쥴링 모델 즉, 그래프 이론, 정수 프로그래밍 그리고 휴리스틱 모델에 근거한 알고리즘들의 사례를 소개하고 분석하였으며 정적인 스케쥴링 알고리즘의 단점을 보완할 수 있고 고장허용구조를 지원할 수 있는 FAME 알고리즘을 제시하였다. FAME은 정적인 휴리스틱 알고리즘과 동적인 스케쥴링 알고리즘으로 구성되며 부하균형과 기억공간 크기 그리고 최소 통신비용 조건을 만족하고 태스크간 간섭비용을 도입함으로써 태스크간 통신 비용에 의해 나타날 수 있는 태스크들의 동시성 수행 정도의 감소를 방지할 수 있도록 하였다. 또한 기억공간 크기와 간섭비용의 조합은 테스크들이 일부 프로세서에만 할당되는 현상을 방지할 수 있다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.1
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pp.1-12
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1998
In 2D(two-dimensional) mesh system, an efficient submesh allocation scheme must have low time overhead for allocation and low response times for incoming tasks. Quick Allocation(QA) reduces submesh allocation time, but can cause high external fragmentation. Due to this, response times for incoming tasks increase. In this paper, we have improved QA to diminish external fragmentation while having not nearly effect on allocation time. Simulation revealed that modified algorithm reduces to some extent the mean response time of the tasks compared to QA.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1151-1161
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1998
In this paper, we are considering a heterogeneous processor system in which each processor may have different performance and reliability characteristics. In other to fully utilize this diversity of processing power it is advantageous to assign the program modules of a distributed program to the processors in such a way that the execution time of the entire program is minimized. This assignment of tasks to processors to maximize performance is commonly called load balancing, since the overloaded processors can perform their own processing with the performance degradation. For the task assignment problem, we propose a new objective function which formulates this imbalancing cost. Thus the task assignment problem is to be carried out so that each module is assigned to a processor whose capabilities are most appropriate for the module, and the total cost is minimized that sum of inter-processor communication cost and execution cost and imbalance cost of the assignment. To find optimal assignment is known to be NP-hard, and thus we proposed an efficient heuristic algorithm with time complexity $O(n^2m)$ in case of m task modules and n processors.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2311-2319
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1999
We present two heuristic algorithms for the task allocation problem (NP-complete problem) in parallel computing. The problem is to find an optimal mapping of multiple communicating tasks of a parallel program onto the multiple processing nodes of a distributed-memory multicomputer. The purpose of mapping these tasks into the nodes of the target architecture is the minimization of parallel execution time without sacrificing solution quality. Many heuristic approaches have been employed to obtain satisfactory mapping. Our heuristics are based on genetic algorithms and simulated annealing. We formulate an objective function as a total computational cost for a mapping configuration, and evaluate the performance of our heuristic algorithms. We compare the quality of solutions and times derived by the random, greedy, genetic, and annealing algorithms. Our experimental findings from a simulation study of the allocation algorithms are presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.161-163
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1999
본 논문은 고정 우선순위를 가지는 주기 태스크와 동적으로 발생하는 비주기 태스크를 스케쥴링하는 방법으로 슬랙 스틸링(slack stealing) 알고리즘을 소개하고 발생되는 문제점으로부터 새로운 알고리즘을 제시한다. 기존의 실시간 스케쥴링 알고리즘을 RM 스케쥴링에 의해 할당된 주기 태스크의 우선순위가 동적으로 발생하는 비주기 태스크의 수행으로 인한 주기 태스크들간의 긴급함에 적절하게 대응하지 못하고 주기 태스크들이 자신의 제한시간을 넘길 수 있다. 이는 슬랙 스틸링(slack stealing) 알고리즘에서 슬랙 타임을 구하는 함수의 한 요소로서 주기 태스크의 필요 계산시간 값이 긴급하지 않은 상위 우선 순위 태스크의 계산시간 까지 포함하는데 있다. 따라서 제안한 확장된 실시간 스케쥴링 알고리즘은 RM 스케쥴링에 의한 스케쥴링 가능성을 위배하지 않으면서 동적으로 발생하는 비주기적 태스크로부터 긴급도의 변화에 적응할 수 있는 우선 순위 체제의 알고리즘을 제시하고, 제안한 알고리즘이 다른 실시간 알고리즘보다 성능 개선이 있음을 모의 실험을 통하여 증명한다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.11
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pp.2891-2902
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1997
This paper presents an analysis on the optimal partitioning configuration of cache (memory) for meeting deadlines of periodic and aperiodic real-time task set. Our goal is not only to decrease the deadline missing ratio of each task by minimizing the task utilization, but also to allocate another tasks to idle spaces of cache. For this reason, we suggest an algorithm so that tasks could be allocated to cache segments. Here, the set of cache segments allocated tasks is called a cache partitioning configuration. Based on how tasks allocate to cache segments, we can get various cache partitioning configurations. From these configurations, we obtain the boundary of task utilization that tasks are possible to schedule, and analyze the cache optimal partitioning configuration that can be executed to minimize the task utilization.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1667-1677
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1999
An effective allocation of requested number of processors to newly incoming tasks in two-dimensional (2D) mesh interconnection networks is very important for achieving the desired high performance and resource utilization. It also needs to guarantee the complete recognition of the free submeshes based on contiguous and available processors with minimum overhead. An efficient task allocation algorithm for 2D meshes is presented in this paper. By employing a new approach for searching the one-dimensional array, the proposed algorithm can find the available submesh without the scanning of the entire 2D array unlike earlier designs. As a result, the new algorithm can significantly reduce the task allocation time. Comprehensive computer simulation shows that the average allocation time and waiting delay are much smaller than earlier irrespective of the size of meshes. The hardware overhead is comparable to other algorithms.
본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.331-334
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2006
워크플로우 비즈니스 프로세스는 설러 단위 업무(Activity)로 구성되며 단위 업무에는 여러 가지 타입이 존재한다. 유저 태스크(User Task) 타입은 특정 애플리케이션을 통해 처리되는 중요한 단위 업무 타입중 하나이며 본 논문에서는 유저 태스크 타입에 대한 최적의 수행자를 할당할 수 있는 질의어 기반 수행자 할당 방식을 기술한다. 이 방식은 기존의 워크플로우 관리시스템의 워크플로우 엔진에서 제공하는 로드-밸런싱 알고리즘을 현행 그대로 유지하는 동시에 조직의 조직 구조 정보를 이용하여 유저 태스크에 대한 기존의 할당 방식에서 확장된 형태의 수행자 할당 방법을 제공함으로써 태스크 처리에 대한 최적의 수행자를 할당하여 단위 업무의 처리 효율성을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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