본 논문은 다중처리기 상에서 고정 우선순위 스케줄링 알고리즘의 성능을 향상시키는 기법을 제시한다. 이 기법은 여유시간(laxity)이 0인 작업(job)에 가장 높은 우선순위를 부여하고 다른 작업들보다 우선적으로 스케줄 한다. 이 기법을 적용한 고정 우선순위 알고리즘은 원래의 알고리즘을 strictly dominate한다. 즉, 원래의 고정 우선순위 알고리즘이 스케줄 할 수 있는 모든 태스크 집합(task set)을 스케줄 할 수 있으며, 원래의 고정 우선순위 알고리즘이 스케줄하지 못하는 일부 태스크 집합을 스케줄 할 수 있다. 또한 모의실험을 통하여 제안한 기법을 적용한 알고리즘이 스케줄 가능한 태스크 집합의 수와 스케줄 보장 이용률(schedulable utilization bound) 측면에서 원래의 알고리즘보다 우수함을 보인다
본 논문에서는 DVFS 기능을 제공하는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 비디오 태스크의 에너지 소모량을 최소화하는 최적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 스케쥴링 기법은 멀티코어의 병렬처리 기법을 활용하도록 적절한 수의 멀티코어들을 태스크의 수행에 할당하고, 사용되지 않는 코어들의 전원을 끄며, 실시간 태스크의 데드라인을 만족하는 최저 클락 주파수를 배정한다. 단일 코어에서 태스크를 실행하는 기존 방법과 그리고 모든 코어들에서 태스크를 실행하는 기존 방법을 제안된 스케쥴링 기법과 비교하는 실험 결과에서, 제안된 스케쥴링 기법이 기존 방법들의 에너지 소모량을 각각 최대 67%, 89% 감소시킴을 확인하였다.
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.
다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 Pfair 스케줄링 알고리즘은 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 방법이 제안되었는데, 이 방법에서는 태스크들의 주기가 감소되는 경우만을 다루고 있다. 본 논문에서는 태스크들의 주기가 증가되는 경우까지도 고려하여 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 개선된 방법을 제안하였고 모의실험에서 이를 구현하여 효율성을 입증하였다.
다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적의 방법인 PF 알고리즘[13]이 제안된 이후, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는 이들 알고리즘은 mode change 하에서 문제점을 갖는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 최적의 퀀텀 크기 결정 방법이 제안된 바 있다[2]. 본 논문에서는 모든 태스크들에 대한 이용률이 $e{\le}p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성을 갖는 태스크 집합에 대해서 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 이용률 계산의 반복 횟수를 보다 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다.
그리드는 과학이나 공학 분야에서 대규모 연산을 효율적으로 수행하기 위한 플랫폼으로 제공된다. 이러한 환경에서 자원관리나 태스크 스케줄링은 다루기가 매우 복잡하다. 본 논문에서는 웹 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 시스템을 모델링하고 스케줄링 기법을 시뮬레이션 할 수 있는 스케줄링 툴킷(GridTool)을 설계하고 구현하였다. 구현한 웹 기반 그리드 스케줄링 툴킷은 자바 환경의 툴킷인 GridSim을 시뮬레이션 도구로 활용하였으며, 자원 모델링, 작업 모델링, 알고리즘 컴파일, 시뮬레이션, 성능분석을 웹 환경에서 효율적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서 구현한 스케줄링 툴킷은 향후 그리드 연구에 기반구조로 활용될 수 있으며, 스케줄링 알고리즘의 성능 분석을 위한 도구로 사용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3046-3070
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2017
Nowadays, the utilization of multiprocessor environments has been increased due to the increase in time complexity of application programs and decrease in hardware costs. In such architectures during the compilation step, each program is decomposed into the smaller and maybe dependent segments so-called tasks. Precedence constraints, required execution times of the tasks, and communication costs among them are modeled using a directed acyclic graph (DAG) named task-graph. All the tasks in the task-graph must be assigned to a predefined number of processors in such a way that the precedence constraints are preserved, and the program's completion time is minimized, and this is an NP-hard problem from the time-complexity point of view. The results obtained by different approaches are dominated by two major factors; first, which order of tasks should be selected (sequence subproblem), and second, how the selected sequence should be assigned to the processors (assigning subproblem). In this paper, a hybrid proposed approach has been presented, in which two different artificial ant colonies cooperate to solve the multiprocessor task-scheduling problem; one colony to tackle the sequence subproblem, and another to cope with assigning subproblem. The utilization of background knowledge about the problem (different priority measurements of the tasks) has made the proposed approach very robust and efficient. 125 different task-graphs with various shape parameters such as size, communication-to-computation ratio and parallelism have been utilized for a comprehensive evaluation of the proposed approach, and the results show its superiority versus the other conventional methods from the performance point of view.
분산 이기종 시스템의 성능은 DAG로 주어지는 입력 그래프를 스케줄링 하는 알고리즘의 성능에 좌우된다. 많은 스케줄링 알고리즘 중에 리스트 스케줄링 알고리즘은 낮은 복잡도를 가지면서 우수한 성능을 보이고 있다. 리스트 스케줄링은 태스크 우선순위 결정 단계와 프로세서 할당 단계로 이루어져 있으나 대부분의 연구들은 태스크 우선순위 결정 단계만을 연구하고 있다. 본 논문에서는 기존의 할당 정책과 동일한 복잡도를 가지면서 성능이 향상된 새로운 프로세서 할당 정책인 LIP 정책을 제안한다. 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HEFT, HCPT, GCA, PETS의 태스크 우선순위 결정 정책에 본 논문에서 제안한 LIP 정책을 적용하여 실험한 결과 기존의 프로세서 할당 정책인 삽입 정책과 비 삽입 정책보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.
배터리로 동작하는 휴대용 임베디드 시스템에서 에너지 소모는 중요한 설계 파라미터이며, 동적 전력 관리는 잘 알려진 저전력 설계 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 에너지를 고려한 태스크 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안한 스케줄링 알고리듬은 시스템에 여유 시간이 존재할 경우 장치 중첩도가 높은 태스크가 우선적으로 수행되도록 스케줄링 하여 장치의 전력 상태 전환 횟수를 줄여준다. 전력 상태 전환 횟수가 줄어들 경우 상태 전환에 따른 전력 소모가 감소하고, 동적 전력 관리의 기회를 더욱 얻을 수 있다. 실험 결과 EDF 알고리듬으로 동작 하는 시스템에서 동적 전력 관리를 한 경우와 비교하였을 때 에너지 소모가 약 23% 감소하였다.
본 논문에서는 고속 네트웍 기반의 분산 병렬 시스템에서 다양한 내재 병렬 형태를 갖는 프로그램의 효과적인 수행을 위한 유전자 알고리즘 기반의 태스크 스케쥴링 방법(Genetic Algorithm based Task Scheduling GATS)을 제안한다. 분산병렬 시스템은 고속 네트웍을 통해 연결되어진 다수의 범용, 병렬, 벡터 컴퓨터들로 구성되어진다. 분산병렬 처리의 목적은 다양한 내재 병렬 형태를 갖는 연산 집약적인 문제들을 다수의 고성능 및 병렬 컴퓨터들의 각기 다른 능력을 최대한 이용하여 해결함에 있다 분산병렬 시스템에서 스케쥴링을 통하여 더 많은 속도향상을 얻기 위해서는 시스템간의 부하 균형보다는 태스크와 병렬 컴퓨터간의 병렬특성의 일치가 주의 깊게 다루어져야 하며 태스크의 이동으로 인한 통신 오버헤드가 최소화되어야 한다 본 논문에서는 유전자 알고리즘의 동작이 병렬 특성을 감안하여 이루어질 수 있도록 초기화 방법과 지식 기반의 mutation 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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