초록
NOW(Network of Workstations)는 병렬 프로그램들을 수행하기 위한 플랫폼으로 많이 고려되어지고 있다. NOW에서 병렬 프로그램이 좋은 성능으로 실행되기 위해 해결되어야할 기본적인 문제들 중 하나가 작업의 스케쥴링 문제를 효율적으로 결정하는 것이다. 현재 NOW에 관한 대부분의 연구는 NOW를 구성하는 모든 워크스테이션이 같은 처리 능력을 가지고 있다고 가정하고 있다. 본 논문에서는 NOW를 구성하는 워크스테이션들이 다른 계산 능력을 가지고 있는 것을 고려한다. 이질적인 계산 능력을 가지고 있는 워크스테이션들로 구성된 NOW에 적용할 수 있는 10가지 공간 분할 스케쥴링 방법을 제시하 고, 시뮬레이터를 통하여 이 스케쥴링 정책들을 비교한다. 시뮬레이터는 합성된 순차/병렬 부하를 입력으로 받아 병렬 작업의 응답 사간과 기다림 시간을 성능 지표로 발생시킨다. 실험 결과 워크스테이션의 계산 능력에 비례하여 병렬 프로그램을 이질적으로 분할하는 경우가 균등 분할하는 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 병렬 프로세스를 수행하는 워크스테이션에 소유자가 돌아온 경우 병렬 프로세스를 새 유휴 워크스테이션에 이주하는 것보다는 단지 우선 순위를 낮추는 것이 높은 성능을 보여 주었다. 우선 순위 낮춤을 사용하는 이질적 분할의 경우 적응 할당 정책이 넓은 범위의 병렬 프로그램 도착시간에서 좋은 성능을 보이나 부하 불균형이 높아지는 경우 수정된 적응 할당 정책이 높은 성능을 보여준다 .
NOW(Network of Workstations) is considered as a platform for running parallel programs by many people. One of the fundamental problems that must be addressed to achieve good performance for parallel programs on NOW is the determination of efficient job scheduling policies. Currently most research on NOW assumes that all the workstations in the NOW have the same processing power. In this paper we consider a NOW in which workstations may have different computing power. We introduce 10 classes of space sharing-based scheduling policies that can be applied to the NOW with heterogeneous computing power. We compare the performance of these scheduling policies by using the simulator which accepts synthetically generated sequential and parallel workloads and generates the response time and waiting time of parallel jobs as performance indices of various scheduling strategies. Through the experiments the case when a parallel program is partitioned heterogeneously in proportion to the computing power of workstations is shown to have better performance than when a parallel program is partitioned into parallel processes of the same size. When the owner returns to the workstation which is executing a parallel process, the policy which just lowers the priority of the parallel process shows better performance than the one which migrates the parallel process to a new idle workstation. Among the policies which use heterogeneous partitioning and process priority lowering, the adaptive policy performed best across the wide range of inter-arrival time of parallel programs but when the load imbalance among parallel processes becomes very high, the modified adaptive policy performed better.