최근 응용 프로그램들은 복잡한 데이타로 구성되어 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산 메모리 기계(Distributed Memory Machine : DMM)의 필요성이 대두되었다. 특히 태스크 스케줄은 태스크 사이의 통신 시간을 최소화하여 응용 프로그램 전체의 실행 시간을 단축시키는 기법으로서, DMM의 성능을 향상시키는 매우 중요한 요소이다. 기존의 태스크 중복 스케줄(Task Duplicated based Scheduling : TDS) 기법은 두 개의 태스크 사이에 통신 시간이 많이 소요되는 것들을 하나의 클러스터(cluster)로 스케줄함으로써 통신 시간을 단축하여 실행 시간을 향상시키는 기법이다. 그러나 데이타를 전달하는 태스크와 이 태스크로 데이타를 전달받는 태스크 사이의 통신 시간을 최적화 하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 두 태스크 사이의 최적화에 근접한 통신 시간을 갖는 개선된 중복 스케줄 (Modified Task Duplicated based Scheduling : MTDS) 기법을 제안하였다. 이 기법은 데이타를 전달한 태스크들을 클러스터링하기 위해 데이타를 전달받은 태스크에서 최적화 조건을 적용하여 검사한다. 그 결과 태스크 사이의 통신 시간을 단축하여 전체 태스크 실행 시간을 최소화하였다. 또한 시스템의 모델링을 통하여 MTDS 기법이 최상의 경우 TDS 기법보다 태스크 실행 시간을 70% 단축 시켰고 최악의 경우 TDS 기법과 동일한 실행 시간을 얻으므로 제안된 기법이 기존의 기법보다 우수함을 입증하였다.
This paper presents an optimal checkpoint strategy for fault-tolerance in real-time systems. In our environment, multiple real-time tasks with arbitrary periods are scheduled in the system by Rate Monotonic (RM) algorithm, and checkpoints are inserted at a constant interval in each task while the width of interval is different with respect to the task. We propose a method to determine the optimal checkpoint interval for each task so that the probability of completing all the tasks is maximized. Whenever a fault occurs to a checkpoint interval of a task, the execution time of the task would be prolonged by rollback and re-execution of checkpoints. Our scheme includes the schedulability test to examine whether a task can be completed with an extended execution time. A numerical experiment is conducted to demonstrate the applicability of the proposed scheme.
In this paper, a novel method to determine the optimal checkpoint interval for real-time control task is proposed considering its performance degradation according to tasks's execution time. The control task in this paper has a specific sampling period shorter than its deadline. Control performance is degraded as the control task execution time is prolonged across the sampling period and eventually zero when reached to the deadline. A new performance index is defined to represent the performance variation due to the extension of task execution time accompanying rollback fault recovery. The procedure to find the optimal checkpoint interval is addressed and several simulation examples are presented.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.19-27
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2021
Tasks scheduling have been gaining attention in both industry and research. The scheduling that ensures independent task execution is critical in real-time systems. While task scheduling has gained a lot of attention in recent years, there have been few works that have been implemented into real-time architecture. The efficiency of the classical scheduling strategy in real-time systems, in particular, is still understudied. To reduce total waiting time, we apply three scheduling approaches in this paper: First In/First Out (FIFO), Shortest Execution Time (SET), and Shortest-Longest Execution Time (SLET). Experimental results have demonstrated the efficacy of the SLET in comparison with the others in most cases in a wide range of configurations.
태스크내부에서 공급 전압을 조절하는 태스크내 전압 스케쥴링(IntraVS)은 저전력 프로그램을 구현하는 데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 경성 실시간 응용프로그램에서 평균 실행 시간에 대한 정보를 이용하여 전력 소모를 효과적으로 줄이는 새로운 태스크내 전압 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 최악 실행 시간을 사용하여 전압 조절의 결정을 내렸던 기존의 태스크내 전압 스케줄링과는 달리, 제안된 알고리즘은 평균 실행 시간에 바탕을 두고 실행 속도를 조절함으로써 주어진 시간 제약 조건을 만족시키면서도 기존 방법보다 에너지 효율성을 높일 수 있다. MPEG-4 디코더를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 태스크내 전압 스케줄링에 비해서 전력 소모를 최대 34% 감소시켰다.
It is generally accepted that dynamic voltage scaling (DVS) is one of the most effective techniques of energy minimization for real-time applications in embedded system design. The effectiveness comes from the fact that the amount of energy consumption is quadractically proportional to the voltage applied to the processor. The penalty is the execution delay, which is linearly and inversely proportional to the voltage. According to the granularity of tasks to which voltage scaling is applied, the DVS problem is divided into two subproblems: inter-task DVS problem, in which the determination of the voltage is carried out on a task-by-task basis and the voltage assigned to the task is unchanged during the whole execution of the task, and intra-task DVS problem, in which the operating voltage of a task is dynamically adjusted according to the execution behavior to reflect the changes of the required number of cycles to finish the task before the deadline. Frequent voltage transitions may cause an adverse effect on energy minimization due to the increase of the overhead of transition time and energy. In addition, DVS needs to be carefully applied so that the dynamically varying chip temperature should not exceed a certain threshold because a drastic increase of chip temperature is highly likely to cause system function failure. This paper reviews representative works on the theoretical solutions to DVS problems regarding inter-task DVS, intra-task DVS, voltage transition, and thermal-aware DVS.
실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.162-169
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2022
Arduino is used in various places such as education, experimentation, and industry. Due to the easy accessibility of Arduino, it is often used by non-majors, and it is also used in media art and toy programs. Although Arduino is relatively easy to use compared to other devices, it is not easy to control various IoT components at the same time. Some tasks run independently of other tasks, while others run dependently. In this paper, I proposed the Arduino Task Framework to efficiently execute many tasks in these various situations. The design framework of this paper is largely composed of two types: synchronous execution and asynchronous execution. These two execution methods can be combined to create several independent and dependent execution routines. Asynchronous tasks are independently executed tasks and are managed by AsyncTaskGroup, while synchronous tasks are dependently executed tasks and are managed by SyncTaskGroup. AsyncTaskGroup instance and SyncTaskGroup instance are instances of the same Task and can be used in combination with another task. The Arduino framework proposed in this paper simplifies the program structure and can easily compose various tasks.
It is important that desktop grids should be able to aggressively deal with the dynamic properties that arise from the volatility and heterogeneity of resources. Therefore, it is required that task scheduling be able to positively consider the execution behavior that is characterized by an individual resource. In this paper, we implement a log analysis system with REST web services, which can analyze the execution behavior by utilizing the actual log data of desktop grid systems. To verify the log analysis system, we conducted simulations and showed that the resource group-based task scheduling, based on the analysis of the execution behavior, offers a faster turnaround time than the existing one even if few resources are used.
본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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