최근에 이르러 프로세서의 병렬성을 분석적 기법으로 예측하기 위한 연구가 활발해지면서 프로세서의 성능 예측 모델에 대한중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현재 광범위하게 사용되고 있는 다중 분기 예측법을 이용하는 프로세서에 대하여 분기 차수와 관계없는 재귀적 성능 모델을 제공해주지 않는다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, 매 싸이클마다 명령어 종속 트리를 구성하고 종속인 명령어 간에 상대적인 병렬도 갓을 부여하여 성능 예측 모델 입력 데이타를 측정하였다. 그 곁과, 다중 분기 예측법을 사용하는 프로세서에서 정수형 프로그램에 대한 성능을 기존의 성능모델보다 작은 상대 오차로 예측할 수 있다.
다중프로세서 환경에서 타스크들을 할당해주는 중앙 프로세서를 두고 Laxity를 기반으로 긴급타스크를 선택하여 스케쥴링을 수행한다. 중앙프로세서는 프로세서들의 슬랙시간과 각 프로세서의 Local큐에 대기하고 있는 비주기적 타스크의 총 수행시간 등의 상태정보를 수집 분석하여, 타스크의 실행시간에 가장 적합한 프로세서를 선xor하여 할당한다. 또한 타스크 특성에 따라 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 나누고 주지적 타스크는 마감시간을 지키는 범위 내에서 최대한 수행시간을 연기 시켰다. 시뮬레이션 결과 Overload(마감시간을 지키지 못하는 타스크)수의 감소와 빠른 응답시간을 제공함을 알 수 있었다.
임베디드 시스템이 주목받으면서 개발상의 편의를 위해 시스템 시뮬레이터가 다양한 용도로 사용되고 있다. 시스템이 복잡해지고 소프트웨어의 규모가 커지면서 이러한 시스템 시뮬레이터들에 있어 그 성능은 매우 중요한 이슈가 되고 있는데, 본 논문에서는 공유 메모리를 사용하여 통신하는 다중 프로세서 시스템에서 동기화 횟수를 줄이는 방법을 제안하고 이를 기반으로 한 다중 프로세서 시스템 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터는 프로세서 시뮬레이터의 내부를 크게 고치지 않고 공유 메모리 접근만을 가로채 동작이 가능하므로 쉽게 다양한 종류의 프로세서를 연결할 수 있는 확장성 역시 가지고 있다. 제안하는 동기화 기법과 개발된 시뮬레이터는 7개의 프로세서를 사용하여 동작하는 JPEG 인코더 예제의 구동을 통해 테스트되었으며, 이를 통해 인과율을 깨뜨리지 않고도 빠른 시뮬레이션이 가능함을 확인할 수 있었다.
논리적 정확성과 시간적 제약의 만족을 중요시하는 실시간 시스템은 시간이 경과함에 따라 그 기능이 다른 것들로 변화되는 mode change를 요구할 수도 있으며, 그 시간적 제약의 엄격함에 따라 경성 실시간 시스템과 연성 실시간 시스템으로 나눌 수 있다. 유닉스 계열의 운영체제를 확장한 운영체제인 Linux는 연성 실시간을 지원하도록 개발되었으며 이 Linux에 최소의 변경을 가해 경성 실시간을 지원하기 위한 RTLinux가 개발되었다. RTLinux 버전 2.0은 다중 프로세서 시스템을 지원할 수 있도록 재 설계되었지만, 다중 프로세서 환경에서 주어진 태스크들을 각 프로세서에서 정확하고 효율적으로 실행시키기 위한 구체적인 프로세서할당 및 스케줄링 기능은 제공되지 않고 있다. 이러한 사항들을 만족시키기 위해 본 논문에서는 다중 프로세서 환경에서 mode change되는 태스크들이 각각의 mode 범위 내에서 정확하고 효율적으로 실행될 수 있도록 프로세서를 할당하고 스케줄링하는 RTLinux스케줄러를 제시하고 구현하였다.
다중프로세서 시스템에서 실시간 비주기 태스크 스케줄링 방법 중 하나인 합성 이용율 방법은 주기 태스크들을 고려하지 않고 단지 비주기 태스크들을 위한 스케줄링 방식이다. 하지만 실제로 비주기 태스크는 대부분의 경우에 주기 태스크와의 혼합된 형태로 스케줄링이 이루어지며, 주기 태스크의 스케줄링을 보장하면서 비주기 태스크의 스케줄링 가능성을 판단해야 한다. 본 논문에서는 다중프로세서 시스템에서 주기태스크와 비주기 태스크가 혼합된 태스크 집합을 개선된 합성 이용율을 이용하여 스케줄링하기 위한 방법을 제시하였으며, 기존의 비주기 서버를 이용하여 혼합 태스크 집합을 스케줄링 하는 방법보다 스케줄링 성능이 향상됨을 보였다.
공유메모리 다중프로세서 시스템의 성능은 하드웨어 구조 뿐 아니라 운영체제의 프로세서 스케줄링 정책 등과 같은 소프트웨어에 의해 큰 영향을 받는다. 하지만, 현재 말이 사용되는 대부분의 모의실험기들은 하나의 벤치마크 응용프로그램의 수행만을 지원하기 때문에 다중 프로그래밍 환경에 대한 모의실험이 불가능하다. 본 논문은 복수개의 응용프로그램들이 프로세서와 기타 시스템 자원을 공유하며 경쟁하는 다중 프로그래밍 환경에 대한 모의실험을 프로그램 구동형 모의실험 환경 하에서 구현하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실제 수행환경에 근접한 모의실험을 가능하게 하며, 이를 통해 제한된 시스템 자원에 대한 공유와 충돌의 영향을 자세하게 분석할 수 있다. 또한, 스케줄링 정책의 구현과 분석을 가능하게 함으로써 시스템 구조에 맞는 최적의 정책을 수립할 수 있도록 한다.
공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.
실시간 시스템을 위한 다중프로세서 환경에서 스케줄링 문제는 대부분 NP hard 문제로서 최적의 해를 구하는 것은 매우 어려우나, 휴리스틱에 의한 여러 효율적인 방법이 계속 연구되고 있다. 이중 주기적인 타스크들을 여러 프로세서에 어떻게 배치하면서 실시간성을 보장하는 가에 대한 연구도 진행되고 있다. 그 동안 연구되었던 배치 방법인 RMNF, RMFF, FFDUF 및 NEXT-Fit-M과 유사한 그룹에 의한 배치로 보다 적은 프로세서를 요구하는 방식 및 알고리즘 네가지를 제안하고, 주기적인 타스크들을 임의로 발생시켜 시뮬레이션을 수행하였다. 이러한 분석결과 제안한 방법이 기존의 방식보다 프로세서 수를 더 줄일 수 있음을 보였다.
객체 인식은 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 흥미있는 응용 분야이다. 현재 대부분의 고성능 컴퓨터는 슈퍼스칼라 구조의 범용 마이크로프로세서를 채택하고 있으나, 반도체 집적도가 증가함에 따라 슈퍼스칼라 구조를 대신할 다중처리 마이크로프로세서 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 다중처리 마이크로프로세서 구조가 객체 인식 응용에 적합한지를 분석한다. 성능 특성을 확인하기 위하여 먼저 프로그램구동방식의 마이크로프로세서 시뮬레이터와 프로그래밍 환경을 개발하였다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 다중처리 마이크로프로세서가 작은 오버헤드로 쓰레드 수준의 병렬성을 적절히 활용하고 있어 객체 인식 응용에 적합한 구조임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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