본 논문은 고신뢰 실시간 시스템에 체크포인팅을 적용할 수 있도록 실시간성과 신뢰성을 모두 고려하는 체크포인팅 프레임워크를 제공한다. 실시간 태스크의 시간 예측성은 할당된 체크포인트의 수와 태스크가 실행 중에 감내 해야하는 고장의 수를 기반으로 태스크의 최악 실행 시간(WCET: Worst Case Execution Time)을 산출함으로써 보장된다. 태스크가 실행 중에 극복해야하는 고장의 수는 태스크의 신뢰성 요구조건을 기반으로 산출됨으로써 태스크의 신뢰성이 보장되도록 한다. 이렇게 얻어진 태스크들의 WCET와 태스크가 극복해야 하는 고장의 수를 이용하여, 각 태스크의 스케줄 가능성을 보장하기 위해 요구되는 최소의 체크포인트 수를 유도하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 체크포인팅의 시간 중복량을 기반으로 하므로, 다른 시간 중복 기법에 대해서도 확장이 용이하다.
As the first step toward real-time multi-core computing, this paper presents a novel approach to bounding the worst-case performance for threads running on multi-core processors with shared L2 instruction caches. The idea of our approach is to compute the worst-case instruction access interferences between different threads based on the program control flow information of each thread, which can be statically analyzed. Our experiments indicate that the proposed approach can reasonably estimate the worst-case shared L2 instruction cache misses by considering the inter-thread instruction conflicts. Also, the worst-case execution time (WCET) of applications running on multi-core processors estimated by our approach is much better than the estimation by simply assuming all L2 instruction accesses are misses.
To enable hard real-time systems to take advantage of multicore processors, it is crucial to obtain the worst-case execution time (WCET) for programs running on multicore processors. However, this is challenging and complicated due to the inter-thread interferences from the shared resources in a multicore processor. Recent research used the combined cache conflict graph (CCCG) to model and compute the worst-case inter-thread interferences on a shared L2 cache in a multicore processor, which is called the CCCG-based approach in this paper. Although it can compute the WCET safely and accurately, its computational complexity is exponential and prohibitive for a large number of cores. In this paper, we propose three counter-based approaches to significantly reduce the complexity of the multicore WCET analysis, while achieving absolute safety with tightness close to the CCCG-based approach. The basic counter-based approach simply counts the worst-case number of cache line blocks mapped to a cache set of a shared L2 cache from all the concurrent threads, and compares it with the associativity of the cache set to compute the worst-case cache behavior. The enhanced counter-based approach uses techniques to enhance the accuracy of calculating the counters. The hybrid counter-based approach combines the enhanced counter-based approach and the CCCG-based approach to further improve the tightness of analysis without significantly increasing the complexity. Our experiments on a 4-core processor indicate that the enhanced counter-based approach overestimates the WCET by 14% on average compared to the CCCG-based approach, while its averaged running time is less than 1/380 that of the CCCG-based approach. The hybrid approach reduces the overestimation to only 2.65%, while its running time is less than 1/150 that of the CCCG-based approach on average.
인공위성 탑재 소프트웨어는 정해진 시간 내에 필요한 작업을 수행하여야 하는 실시간 내장형 소프트웨어로 타이밍 분석이 중요하다. 기존의 인공위성소프트웨어 개발 시 적용되는 타이밍 분석기법은 개발자의 수작업에 의존하여 많은 시간과 노력이 요구되며 정확성에 문제가 있을 수 있는 단점이 있었다. 본 논문에서는 위성소프트에어의 타이밍 분석에 적용 가능한 최장 실행시간 (Worst Case Execution Time, WCET) 기법을 조사하고 보다 정확한 (tight) WCET를 구하기 위해 입력 데이터를 고려한 WCET 분석 방안을 제안한다.
임베디드 운영체제에서의 실시간성 지원은 현대 임베디드 시스템에서 추가사항이 아니라 필수사항이다. 이러한 임베디드 운영체제가 사용되는 시스템의 실시간성 지원을 충족하기 위해서는 시스템 내 실시간성이 요구되는 태스크들의 스케줄링 가능성 여부가 중요하며, 이를 시스템 수행 전 검증해야 할 필요가 있다. 스케줄링 가능성 분석에서 핵심적인 부분 중의 하나는 태스크의 최악실행시간을 구하는 것이다. 기존의 최악실행시간 분석도구들은 일반적인 응용 태스크 즉, 응용 프로그램의 최악실행시간을 위주로 분석하였기 때문에 응용 프로그램들이 운영체제에 의해 스케줄링시 영향을 받는 운영체제의 스케줄링 관련 프리미티브들(스케줄러, 인터럽트 서비스 루틴등)에 대한 고려는 전혀 하지 않고 있다. 본 논문에서는 임베디드 운영체제 중에 널리 사용하고 있는 임베디드 리눅스가 사용되는 임베디드 시스템에서의 스케줄링 관련 프리미티브들을 고려하는 최악실행시간 분석 도구를 설계하고 구현한다. 이 분석도구는 일반적인 응용 프로그램 뿐만 아니라 임베디드 리눅스 커널내의 스케줄링에 영향을 미치는 관련 프리미티브들의 최악실행시간을 분석하여 스케줄링 분석의 정확성을 더욱 더 높인다. 이 도구는 현재 임베디드 환경에서 통합개발환경으로 제작된 이클립스(Eclipse)의 플러그인 형태로 개발되어 어떠한 플랫폼에서도 동작 가능하고 사용자가 사용하기에 편리한 인터페이스 및 기능을 제공할 수 있도록 구현한다.
While graphics processing units (GPUs) can be used to improve the performance of real-time embedded applications that require high throughput, it is challenging to estimate the worst-case execution time (WCET) of GPU programs, because modern GPUs are designed for improving the average-case performance rather than time predictability. In this paper, a reordering framework is proposed to regulate the access to the GPU data cache, which helps to improve the accuracy of the estimation of GPU L1 data cache miss rate with low performance overhead. Also, with the improved cache miss rate estimation, tighter WCET estimations can be achieved for GPU programs.
This paper proposes a dynamic storage allocation algorithm, QHF(quick-half-fit) for real-time systems. The proposed algorithm manages a free block list per each worked size for memory requests of small size, and a free block list per each power of 2 size for memory requests of large size. This algorithms uses the exact-fit policy for small sie requests and provides high memory utilization. The proposed algorithm also has the time complexity O(I) and enables us to easily estimate the worst case execution time (WCET). In order to confirm efficiency of the proposed algorithm, we compare he memory utilization of proposed algorithm with that of half-fit and binary buddy system that have also time complexity O(I). The simulation result shows that the proposed algorithm guarantees the constant WCET regardless of the system memory size and provides lower fragmentation ratio and allocation failure ratio thant other two algorithms.
본 논문은 비주기 태스크에 대한 저전력 스케줄링을 달성하기 위한 새로운 동적 전압 조절(DVS) 알고리즘을 제안한다. 비주기 태스크는 주기(period)가 없고 발생시간(release time)과 최악실행시간(WCET) 예측이 불가능하기 때문에 기존의 DVS 알고리즘으로 스케줄링 할 수 없으므로 전력소모가 많이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 일정한 크기의 주기와 최악수행시간을 갖는 주기적인 가상태스크를 정의하고, 발생한 비주기 태스크를 가상태스크에 할당하여 이미 존재하는 주기 태스크들과 함에 DVS 스케줄링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 가상태스크의 주기와 최악수행 시간은 이미 존재하는 주기태스크들과 가상태스크를 모두 포함한 태스크 활용률을 계산하여, 그 값이 1에 가장 근접하는 값으로 설정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 주기 태스크에 대한 DVS 알고리즘보다 11%의 전력 감소 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
Time predictability is crucial in hard real-time and safety-critical systems. Cache memories, while useful for improving the average-case memory performance, are not time predictable, especially when they are shared in multicore processors. To achieve time predictability while minimizing the impact on performance, this paper explores several time-predictable scratch-pad memory (SPM) based architectures for multicore processors. To support these architectures, we propose the dynamic memory objects allocation based partition, the static allocation based partition, and the static allocation based priority L2 SPM strategy to retain the characteristic of time predictability while attempting to maximize the performance and energy efficiency. The SPM based multicore architectural design and the related allocation methods thus form a comprehensive solution to hard real-time multicore based computing. Our experimental results indicate the strengths and weaknesses of each proposed architecture and the allocation method, which offers interesting on-chip memory design options to enable multicore platforms for hard real-time systems.
This paper proposes a real-time dynamic storage allocation algorithm QSHF(quick-segregated-half-fit) that provides various memory allocation policies. that manages a free block list per each word size for memory requests of small size good(segregated)-fit policy that manages a free list per proper range size for medium size requests and half-fit policy that manages a free list per proper range size for medium size requests and half-fit policy that manages a free list per each power of 2 size for large size requests. The proposed algorithm has the time complexit O(1) and makes us able to easily estimate the worst case execution time(WCET). This paper also suggests two algorithm that finds the proper free list for the requested memory size in predictable time and if the found list is empty then finds next available non-empty free list in fixed time. In order to confirm efficiency of the proposed algorithm we simulated the memory utilization of each memory allocation policy. The simulation result showed that each policy guarantees the constant WCET regardless of memory size but they have trade-off between memory utilization and list management overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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