현재 ARM7 TDMI 마이크로프로세서는 소프트웨어 루틴들의 반복 알고리듬을 사용하여 정수 나눗셈 연산을 처리하고 있어 많은 명령어 수와 긴 수행 시간을 갖는다. 본 논문은 ARM7 TDMI 마이크로프로세서의 연산기능 중 구현되지 않은 정수 나눗셈 연산 기능을 제안하였다. 이를 위해 부호 없는 정수 나눗셈 명령어인 ‘UDIV’명령어와 부호 있는 정수 나눗셈 명령어인 ‘SDIV’ 명령어를 새로 정의하였으며, 명령어들의 수행하기 위해 ARM7 TDMI 마이크로프로세서의 데이터 패스에 나눗셈 알고리듬을 적용하였다. 적용한 나눗셈 알고리듬은 비복원 알고리듬이며, 기존의 데이터 패스를 최대한 이용하여 추가되는 하드웨어 유닛을 최대한 줄였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 HDL(Hardware Description Language)을 이용하여 RTL(Register Transfer Level)에서 설계하여 시뮬레이션 하였으며, 현재 ARM7 TDMI 마이크로프로세서의 정수 나눗셈 연산 처리 방법과 제안된 구조에서의 정수 나눗셈 연산 처리 방법을 수행 시간과 수행 명령어 수 측면에서 비교하였으며, 기존의 논문에서 제안한 정수 나눗셈기와 수행 시간과 추가되는 하드웨어 면적을 비교하였다.
Real-time systems perform periodic tasks and real-time aperiodic tasks such as alarm processing. Especially the periodic tasks included in control systems such as robots have precedence relationships among them. This paper proposes a new scheduling algorithm based on topological sort and residual time. The precedence relationships among periodic tasks are translated to the priorities of the tasks using topological sort algorithm. During the execution of the system the proposed scheduling algorithm decides on whether or not a newly arrived real-time aperiodic task is accepted based on residual time whenever the aperiodic task such as alarm is arrived. The proposed algorithm is validated using examples.
다중 처리기 시스템에서의 병렬 처리를 위한 스케줄링 문제는 지난 수 십년 동안 중요한 연구 과제가 되어왔다. 다중 처리기 스케줄링 문제(multiprocessor scheduling problem)란 다중 처리기 시스템에서 병렬 수행 시간(parallel execution time)을 최소화 할 수 있는 최적의 스케줄을 구하는 문제로 정의된다. 복제 중심 타스크 스케줄링은 이러한 문제를 풀기 위한 비교적 새로운 접근 방법이다. 이 논문은 복제 중심 스케줄링 알고리즘들을 타스크 복제 방법에 따라서 전체 복제와 부분 복제의 두 가지로 분류하고, 그 두가지 방법의 장점들을 결합한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 이 논문에서 제안된 스케줄링 알고리즘이 비슷한 복잡도(time complexity)를 갖는 다른 스케줄링 알고리즘보다 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터들로 구성된 부정확한 실시간 태스크 집합들을 여러 가지 인자들을 사용하여 생성하고 생성된 부정확한 실시간 태스크 집합의 스케줄가능성을 이 태스크 집합의 실행 이전에 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한 태스크 집합의 생성 시 사용된 인자들의 값의 변화에 따른 태스크 집합의 스케줄가능성도 살펴보았다. 실험결과에 의하면 태스크들의 필수적 부분들의 실행요구시간이 커질수록 그리고, 임의의 시점에서 스케줄 될 수 있는 태스크들의 개수가 많아질수록 태스크집합의 스케줄가능성은 희박해진다는 것이 입증되었다. 본 논문에서 제시된 스케줄가능성 분석 알고리즘은 멀티미디어 데이터들의 005 서비스에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
The performance of a distributed database system depends particularly on the site-allocation of the fragments. Queries access different fragments among the sites, and an originating site exists for each query. A data allocation algorithm should distribute the fragments to minimize the transfer and settlement costs of executing the query plans. The primary cost for a data allocation algorithm is the cost of the data transmission across the network. The data allocation problem in a distributed database is NP-complete, and scalable evolutionary algorithms were developed to minimize the execution costs of the query plans. In this paper, quadratic assignment problem heuristics were designed and implemented for the data allocation problem. The proposed algorithms find near-optimal solutions for the data allocation problem. In addition to the fast ant colony, robust tabu search, and genetic algorithm solutions to this problem, we propose a fast and scalable hybrid genetic multi-start tabu search algorithm that outperforms the other well-known heuristics in terms of execution time and solution quality.
We propose two new algorithms for parallelism-independent scheduling. The machine code generated from the compiler using these algorithms in its scheduling phase is parallelism-independent code, executable in minimum time regardless of the number of the processors in the parallel computer. Our new algorithms have the following phases: finding the minimum number of processors on which the program can be executed in minimal time, scheduling by an heuristic algorithm for this predefined number of processors, and serialization of the parallel schedule according to the earliest start time of the tasks. At run time tasks are taken from the serialized schedule and assigned to the processor which allows the earliest start time of the task. The order of the tasks decided at compile time is not changed at run time regardless of the number of the available processors which means there is no out-of-order issue and execution. The scheduling is done predominantly at compile time and dynamic scheduling is minimized and diminished to allocation of the tasks to the processors. We evaluate the proposed algorithms by comparing them in terms of schedule length to the CP/MISF algorithm. For performance evaluation we use both randomly generated DAGs (directed acyclic graphs) and DACs representing real applications. From practical point of view, the algorithms we propose can be successfully used for scheduling programs for in-order superscalar processors and shared memory multiprocessor systems. Superscalar processors with any number of functional units can execute the parallelism-independent code in minimum time without necessity for dynamic scheduling and out-of-order issue hardware. This means that the use of our algorithms will lead to reducing the complexity of the hardware of the processors and the run-time overhead related to the dynamic scheduling.
This paper proposes a code optimization algorithm for dealing with hazards which are occurred in pipelined architecture due to resource dependence between executed instructions. This algorithm solves timing hazard which results from resource conflict between concurrently executing instructions, and sequencing hazard due to the delay time for branch target decision by reconstructing of instruction sequence without pipeline interlock. The reconstructed codes can be generated efficiently by considering timing hazard and sequencing hazard simultaneously. And dynamic execution time of program is improved by considering structral hazard which can be existed when pipeline is controlled dynamically.
본 논문은 커패시터와 에너지 하베스터의 특성이 적용된 최적의 실시간 스케줄링 알고리즘인 ED-H 알고리즘을 적용할 때 적용되는 지능형 전원 관리 유닛에 의한 의도적인 전원 공급 차단 상태인 블랙아웃에서 시간 제약성을 만족하도록 알고리즘을 확장한다. 전원 공급 시스템에서 생산되는 에너지가 충분하지 않은 경우 회로와 커패시터를 보호하기 위해 전력 공급을 일시적으로 차단하고 커패시터가 충분히 충전되었을 때 다시 공급을 재개하므로 이러한 블랙아윳 시간 동안 태스크의 수행이 지연될 수 있으므로 해당 이벤트의 발생에 따른 시간을 계산하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 원형 ED-H 알고리즘에 의해 태스크 수행이 지연되는 경우라 하더라도 본 논문에서 제안된 알고리즘은 뒤에 이어지는 시간 유닛 중에서 더 이상 태스크의 수행을 지연시킬 여력이 없는 경우, 즉 태스크를 이번 시간 유닛에 수행하지 않으면 시간 제약성을 위배하게 되는 경우의 잔여 시간을 계산하여 잔여 시간이 부족한 경우 시간 제약성을 만족하도록 강제로 스케줄링한다. 시뮬레이션을 통해 본 눈문에서 제안한 알고리즘이 ED-H 알고리즘에 대해 태스크 집합의 유형 특성에 따라 0.4%~7.7%까지 스케줄링 성능이 높은 것을 확인하였다.
모바일 다비이스는 시스템 자원이 매우 제한적이기 때문에 응용프로그램을 실행시키기 위해서는 자원들을 효율적으로 관리하여야 한다. 특히 제한적인 메모리에 대한 동적 관리기법은 모바일 디바이스의 운영체제 및 플랫폼에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 동적 메모리 관리기법들은 응용프로그램의 실행 스타일과 사용되는 객체의 라이프 타임(life time), 객체 종류 및 종류 분포를 고려하치 않음으로써 효율적으로 메모리를 관리할 수 없으며, 응용프로그램의 실행 속도를 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 모바일 응용프로그램의 실행 특성을 분석하고, 분석한 결과를 토대로 모바일 디바이스용 응용프로그램의 실행 시 메모리를 절약하고, 실행 속도를 향상시키는 새로운 동적 메모리관리기법을 제안 및 개발하였다. 기존 동적 메모리 관리 모듈과의 응용프로그램 실행 속도를 비교한 결과. 제안한 동적 메모리 관리기법은 테스트용 응용프로그램을 실행할 때 링크드 리스트[11]에 비하여 6.5배, Doug. Lea 메모리 관리기법[13]에 비하여 2.5배, Brent 메모리 관리기법[15]에 비하여 10.5배 빠른 실행 속도를 보였다.
스트라이프 구조를 이용하여 대형 스파스 선형 방정식을 해석하는 CGM 반복 씨스톨릭 알고리즘을 제시하고, 이를 씨스톨릭 어레이로 구현했다. 메트릭스 A를 상삼각 행렬과 대각선행렬, 하삼각 행렬로 나누어서 이들이 별개의 선형 어레이에 의해서 병행적으로 실행되도록 했다. 따라서 1개의 선형 어레이를 사용했을 때보다도 실행시간이 대략 1/2로 단축되며, 스트라이프 구조를 이용하므로서 불규칙하게 분포된 스파스메트릭스의 연산을 효율적으로 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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