Symmetric Multiprocessors (SMP) has emerged as an important and cost-effective platform for high performance parallel computing. Scheduling of parallel tasks and communications of SMP is important because the choice of a scheduling discipline can have a significant impact on the performance of the system. In this paper, we present a task duplication based scheduling scheme for bus-based SMP. The proposed scheme pre-allocates network communication resources so as to avoid potential communication conflicts. The performance of the proposed scheme has been observed by comparing the schedule length under various number of processors and the communication cost.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.214-215
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2015
데이터 스트림 환경에서 연속 질의를 처리하기 위한 데이터 스트림 처리 시스템이 개발되었다. 데이터 스트림 처리 시스템에서 질의를 처리하는 태스크에 과도한 데이터가 발생할 경우 일반적으로 데이터 스트림을 선별적으로 버리는 load shedding 방법을 이용하지만 이러한 방법은 처리 결과의 정확도가 저하될 수 있다. 따라서, 본 논문은 이를 해결하는 방법으로 분산 데이터 스트림 처리 시스템에서 데이터 스트림 분할을 통한 데이터 스트림 연속 처리 태스크의 병렬 처리 방법을 제시한다. 이를 위해 분산 데이터 스트림을 처리하기 위한 기준을 제시 및 데이터 분할 방법에 대해서 언급한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.928-931
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2008
현재까지 소프트웨어 개발을 위한 많은 컴포넌트 기술들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 기술들은 멀티프로세서 환경에서 사용하기에 적합하지 못하다. 멀티프로세서 임베디드 소프트웨어를 구성하는 다수의 쓰레드들이 병렬적으로 수행될 수 있고, 그로 인한 성능 문제 또한 고려되어야 하기 때문이다. 본 논문에서는 새로운 컴포넌트 모델과 태스크 모델, 그리고 소프트웨어 설계 과정을 제안한다. 그리고 컴포넌트 모델과 태스크 모델 사이의 변환 과정 및 병렬성 극대화를 위한 태스크 분할 과정을 소개하여, 최종적으로 성능분석이 가능한 멀티프로세서 임베디드 소프트웨어 개발 과정을 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.103-105
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2017
Hadoop MapReduce is a processing framework in which users' job can be efficiently processed in parallel and distributed ways on the Hadoop cluster. MapReduce task schedulers are used to select target nodes and assigns user's tasks to them. Previous schedulers cannot fully utilize resources of Hadoop cluster because they does not consider dynamic characteristics of cluster based on nodes' availability. To increase utilization of Hadoop cluster, this paper proposes a novel task assignment policy for MapReduce that assigns a job tasks to dynamic cluster efficiently by considering availability of each node.
본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2311-2319
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1999
We present two heuristic algorithms for the task allocation problem (NP-complete problem) in parallel computing. The problem is to find an optimal mapping of multiple communicating tasks of a parallel program onto the multiple processing nodes of a distributed-memory multicomputer. The purpose of mapping these tasks into the nodes of the target architecture is the minimization of parallel execution time without sacrificing solution quality. Many heuristic approaches have been employed to obtain satisfactory mapping. Our heuristics are based on genetic algorithms and simulated annealing. We formulate an objective function as a total computational cost for a mapping configuration, and evaluate the performance of our heuristic algorithms. We compare the quality of solutions and times derived by the random, greedy, genetic, and annealing algorithms. Our experimental findings from a simulation study of the allocation algorithms are presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.715-717
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1998
인터넷이 급속도로 발전하여 이러한 환경에서 네트워크 연결된 여러 호스트들의 자원을 이용하는 시도가 활발하게 이루이지고 있다. 본 논문은 이러한 환경에서 의뢰인-병렬처리서버-작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산 수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시틴 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW기반 자바 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 성능 향상을 위해서 자바의 원격 메소드 호출(Remote Method Invocation)을 이용한 애플릿간 통신 메커니즘을 구현하고, 작업자의 결과를 의뢰인에게 서버를 거치지 않고 곧바로 보내도록 한다. 또한 각 작업자마다의 성능비를 분석하여 태스크들을 할당하는 방법을 통해 작업 시간을 단축시킨다. 이 시스템에 연산 수행량이 많은 프랙탈 이미지 처리 작업을 배분하여 수행시키고, 작업 태스크의 크기에 따른 수행성능과 작업 배분방법에 따른 수행성능을 측정하여 그 결과를 비교, 제시한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2303-2308
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2012
In this paper, we deal with the problem of scheduling parallel tasks with deadlines. Parallel tasks can be simultaneously executed on various machines and specially, we consider the malleable tasks, that is, the tasks whose execution time is given by a function of the number of machines on which they are executed. The goal of the problem is to maximize the throughput of tasks completed within their deadlines. This problem is well-known as NP-hard problem. Thus we will find an approximation algorithm, and its performance is compared with that of the optimal algorithm and analyzed by finding the approximation ratio. In particular, the algorithm has more resources, that is, more machines, than the optimal algorithm. This is called the resource augmentation analysis. We propose an algorithm to guarantee the approximation ratio of 3.67 using 1.5 times machines.
This thesis deals with a task scheduling on a message-passing system. Scheduling and allocation are very important issues since the inappropriate scheduling of tasks cannot exploit the true potential of the system and it can offset the grain from parallelization. It is difficult to apply previous schemes to message-passing system, because previous schemes assume the shared memory system. This thesis proposes an modified priority function and processor selection technique that consider the problems caused by the difference between previous models and message-passing environments. The priority function includes the cumulative communication cost which causes task execution to be delayed. The processor selection technique avoids the situation that a child task is assigned to the same Processor allocated to its parent task that has other unscheduled child tasks. We showed by some simulations that our modified features of task scheduling algorithm can make the better scheduling results than the previous algorithms.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3055-3063
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2000
In this paper, a task duplication based heuristic scheduling algorithm is proposed to solve the problem of task scheduling on Shared Memory Multiporcessors (SMM). The proposed algorithm pre-allocates network resources so as to avoid potential communication conlhct, and the algorithm uses heuristies to select duplication tasks so as to recuce of a multiprocessors, and generates scheduling accorting to the available number of processors ina system. The proposed algorithm has been applied to some practical task graphs in the simulation, and the results show that the proposed algorithm achieves considerable performance improvement, in respect of schedule length.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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