본 논문에서는 내장형 실시간 시스템의 성능 개선을 위한 리엔지니어링(performance re-engineering) 기법을 제시한다. 시스템 리엔지니어링은 구현이 완료된 시스템에서 새로운 성능 요구사항을 만족시키기 위한 일련의 작업이라 할 수 있다. 일반적으로 실시간 시스템의 성능은 실시간 처리량(real-time throughput)과 입출력 시간 지연(input-to-output latency) 등으로 기술할 수 있으며 새로운 성능 요구사항은 이와 같은 파라미터를 통해 기술된다. 본 연구의 리엔지니어링 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 시스템을 프로세스 네트워크의 형태로 파악한 후, 프로세스의 수행시간을 분석하여 병목(bottleneck)이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 병목 프로세스의 수행시간을 개선한 수 있도록 프로세싱 요소의 성능비례계수(performance scaling factor)를 구한다. 성능비례계수는 성능 개선을 비율로 나타낸 것으로서 리엔지니어링 비용을 최소화하도록 그 값을 구한다. 따라서 유도된 성능비례계수에 따라 하드웨어 장치를 업그레이드하면 하드웨어 비용을 최적화할 수 있다. 이러한 방법을 사용하면 소프트웨어를 수정할 필요가 없으며, 리엔지니어링 비용 및 시간을 단축할 수 있다.
본 논문은 다양한 무선 통신 표준에서 사용되는 비터비 알고리즘을 위한 전용의 DSP 명령어 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 비터비 알고리즘의 Trace Back(TB) 연산 사이클을 효과적으로 줄일 수 있다. 제안된 비터비 전용 명령어와 하드웨어 구조는 비터비 연산의 Add Compare Select(ACS) 연산 과정과 TB 연산 과정의 병렬 처리가 가능하며, 병렬 연산을 지원하기 위해 트랠리스 버터플라이 연산 과정에서 필요한 데이터를 자동으로 생성하는 Offset Calculation Unit(OCU)을 제안한다. 제안된 OCU는 삼성 SEC 0.18μm라이브러리로 로직 합성하여 1,460 게이트 개수를 가지며, 최대 지연 시간은 5.75ns를 나타내었다. 사용된 ACS-TB 병렬 처리 방식은 Eb/No 값이 6dB인 경우 MLSE 등화기 사용 사용되는 일반적인 TB 연산 방식과 비교하여 거의 동일한 BER 성능을 보여 주었으며, 제안한 DSP는 구속장 K=5 일 때 Carmel DSP와 비교하여 11%, TI TMS320c55x와 비교하여 45%의 연산 사이클이 줄일 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2422-2443
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2020
This paper studies a single-user Mobile Edge Computing (MEC) system where mobile device (MD) includes an application consisting of multiple computation components or tasks with dependencies. MD can offload part of each computation-intensive latency-sensitive task to the AP integrated with MEC server. In order to accomplish the application faultlessly, we calculate out the optimal task offloading strategy in a time-division manner for a predetermined execution order under the constraints of limited computation and communication resources. The problem is formulated as an optimization problem that can minimize the energy consumption of mobile device while satisfying the constraints of computation tasks and mobile device resources. The optimization problem is equivalently transformed into solving a nonlinear equation with a linear inequality constraint by leveraging the Lagrange Multiplier method. And the proposed dual Bi-Section Search algorithm Bi-JOTD can efficiently solve the nonlinear equation. In the outer Bi-Section Search, the proposed algorithm searches for the optimal Lagrangian multiplier variable between the lower and upper boundaries. The inner Bi-Section Search achieves the Lagrangian multiplier vector corresponding to a given variable receiving from the outer layer. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm has significant performance improvement than other baselines. The novel scheme not only reduces the difficulty of problem solving, but also obtains less energy consumption and better performance.
본 논문은 다관절 철도 차량의 효율성 및 안정성 향상을 위해 분산형 제어 시스템 구축 시 이더넷 기반의 Train Communication Network(TCN) 적용안을 제시하고, 해당 망의 최적 네트워크 토폴로지 구성을 위한 방법론을 제안한다. 적용된 TCN은 백본 망과 하위 망의 계층 구성을 갖고, 하위 망이 관장하는 차량의 수에 따른 전송 딜레이와 안정성을 경유 노드 수와 차량 간 케이블 수로 모델링한다. 이를 기반으로 목적 함수를 정의하고 최적해를 도출하기 위한 방법론을 제시한다. 차량 수의 정수 제약 조건을 완화하여 목적함수의 최적 실수해를 먼저 도출하고, 이로부터 최적 정수해를 탐색하는 방법을 이용한다. 수치 결과를 통해, 도출된 해의 특성을 다양한 관점에서 분석한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권9호
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pp.1544-1572
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2011
Task placement and scheduling are traditionally studied in following aspects: resource utilization, application throughput, application execution latency and starvation, and recently, the studies are more on application scalability and application performance. A methodology for task placement and scheduling centered on tasks based on virtual machines is studied in this paper to improve the performances of systems and dynamic adaptability in applications development and deployment oriented parallel computing. For parallel applications with no real-time constraints, we describe a thought of feature model and make a formal description for four layers of task placement and scheduling. To place the tasks to different layers of virtual computing systems, we take the performances of four layers as the goal function in the model of task placement and scheduling. Furthermore, we take the personal preference, the application scalability for a designer in his (her) development and deployment, as the constraint of this model. The workflow of task placement and scheduling based on virtual machines has been discussed. Then, an algorithm TPVM is designed to work out the optimal scheme of the model, and an algorithm TEVM completes the execution of tasks in four layers. The experiments have been performed to validate the effectiveness of time estimated method and the feasibility and rationality of algorithms. It is seen from the experiments that our algorithms are better than other four algorithms in performance. The results show that the methodology presented in this paper has guiding significance to improve the efficiency of virtual computing systems.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
3차원 그래픽스에서 영상의 현실감을 높이기 위해 자주 사용되는 텍스쳐 맵핑 기법은 많은 연산량과 메모리 접근의 요구로 성능과 전력상의 병목점이 되고 있으며, 이러한 텍스쳐 맵핑 단계에서의 메모리 접근시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 이용되고 있다. 그러나 점차 소형화 되고 있는 휴대용 기기의 특성과 배터리로 동작하기에 갖는 전력상의 제약으로 인해 텍스쳐 캐시가 차지하는 면적과 에너지 소모를 줄이는 노력이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 텍스쳐 캐시의 크기가 줄어듦에 따라 발생하는 미스율의 증가를 보완하기 위해 미리 읽기 기법을 사용한다. 또한 미리 읽기 버퍼에 텍스쳐 캐시에서 교체되는 블록을 임시로 저장해 둠으로써 충돌 미스를 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과, 1K bytes와 2K bytes의 캐시의 사용하면서 16K bytes 또는 8K bytes의 캐시를 사용했을 때와 비슷한 성능을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법의 사용으로 텍스쳐 캐시에서 소모되는 에너지 소모를 $23%{\sim}60%$까지 줄이고 70%정도의 면적을 감소 시킬 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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