An Improved Adaptive Job Allocation Method for Multiprocessor Systems

다중처리기 시스템을 위한 적응적 작업할당 방법의 개선

In adaptive job allocation method for multiprocessor systems a job is folded, or split in two halves, to fit for an available subcube in order to reduce the waiting time of jobs. In this method, however, since a job is folded whenever a subcube with the proper size is not found, the prolonged execution time caused by job split may override the savings in waiting time, in which case the total adaptive jobs may be increased. In this paper, an improved adaptive job allocation algorithm, called Estimate-fold allocation, Is presented and evaluated. The proposed algorithm estimates the costs and takes the better of two alternatives ; folding right away and waiting until a bigger subcube becomes available. The average total job execution cost of our algorithm is calculated and compared to those of the conventional adaptive, buddy, and gray-code algorithms through simulations. The results shows that our proposed algorithm performs better than others.

다중처리기 시스템을 위한 적응적 작업할당 방법에서는 작업의 대기시간을 줄이기 위하여 사용 가능한 서브큐브에 맞도록 작업의 크기를 반으로 줄인다. 이 방법에서는 작업을 수행하기에 적합한 서브큐브가 존재하지 않을 경우 작업크기를 축소하여 할당함으로써 대기시간을 줄일 수 있지만, 작업크기 축소로 인해 늘어나게 되는 작업수행시간 때문에 전체작업수행 비용이 오히려 증가될 수도 있다. 본 논문에서는 기존의 적응적 작업할당 방법을 개선한 Estimate-fold 작업할당 방법을 제안한다. 이 방법에서는 작업을 수행하기에 적합한 서브큐브가 존재하지 않으면 적합한 서브큐브가 형성될 때까지 대기하는 경우와 작업크기를 축소하여 할당하는 경우에 대한 작업수행비용을 예측하여 그 중에서 유리한 쪽을 선택한다. 시뮬레이션으로 Estimate-fold 작업할당 방법과 기존의 적응적 작업할당, 그리고 버디, 그레이코드 작업할당 방법들의 평균작업수행비용을 구하여 비교 평가함으로써 제안하는 Estimate-fold 작업할당 방법이 가장 효율적임을 보인다.