실시간 시스템에서 많은 요청을 처리하기 위해 다중처리기 구조가 필수적이 되었다. EDF나 LLA와 같은 기존의 실시간 온라인 스케줄링 알고리즘들은 다중처리기 시스템에서 실시간 태스크들을 스케줄링하는 데 적합하지 않다. EDF의 경우 문맥교환 오버헤드가 낮지만 다중처리기 이상현상을 보이며, LLA의 경우 준최적이지만 문맥교환 오버헤드가 높다. EDZL은 두 알고리즘의 문제점을 일부 해결하였으나 세 개 이상의 처리기에서는 준최적이 아니다. EDA2는 과부하 단계에서 좋은 성능을 보이지만 준최적이 아니다. 본 논문에서는 새로운 두개의 온라인 스케줄링 알고리즘 ED/LL과 ED2/LL을 제안한다. ED/LL은 다중처리기에서 준최적이며, 정상부하 단계에서 낮은 문맥교환 오버헤드와 높은 성공률을 보인다. 그러나, 시스템이 과부하 상태가 되면 ED/LL은 비효율적이다. 이를 해결하기 위해, ED2/LL은 정상 부하 단계에서는 ED/LL 또는 EDZL을 사용하고 과부하 단계에서는 EDA2를 사용한다. 실험을 통해 ED2/LL이 정상부하 단계에서는 물론 과부하 단계에서도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.
GPU는 병렬처리가 가능한 강력한 하드웨어 자원을 기반으로 높은 처리량을 제공한다. 하지만 과도한 메모리 요청이 발생하는 경우 캐쉬 효율이 낮아져 GPU 성능이 크게 감소할 수 있다. 캐쉬에서의 경합이 심각하게 발생한 경우 동시 처리되는 스레드의 수를 감소시킨다면 캐쉬에서의 경합이 완화되어 전체 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 캐쉬에서의 경합 정도에 따라 동적으로 병렬성을 조절할 수 있는 워프 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 워프 스케줄링 정책 중 LRR은 GTO에 비해 워프 수준의 병렬성이 높다. 따라서 제안하는 워프 스케줄러는 L1 데이터 캐쉬 경합 정도를 반영하는 MSHR(Miss Status Holding Register)이 낮은 자원 활용률을 보일 때 LRR 정책을 적용한다. 반대로 MSHR 자원 활용률이 높을 때는 워프 수준의 병렬성을 낮추기 위해 GTO 정책을 적용하여 워프 우선순위를 결정한다. 제안하는 기법은 동적으로 스케줄링 정책을 선택하기 때문에 기존의 고정된 LRR과 GTO에 비해 높은 IPC 성능과 캐쉬 효율을 보여준다. 실험 결과 제안하는 동적 워프 스케줄링 기법은 LRR 정책에 비해 약 12.8%, GTO 정책에 비해 약 3.5% IPC 향상을 보인다.
인터넷 VOD 서비스 스케줄링에서의 배칭(Batching) 기법은 서비스를 요청한 사용자들을 일정 시간 동안 그룹화 하여 한꺼번에 서비스하기 때문에 서비스 개시를 위한 지연시간이 발생한다. 그러나 이 지연시간을 효과적으로 제어하지 못하면 대기시간의 불규칙으로 서비스 공정성이 저하되고, 서비스 취소가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 배칭(Batching) 기법인 선입 선출(FCFS) 및 빈도수 우선 방식(MQL)에서 문제시되던 평균 대기시간의 증가, 비인기 비디오의 서비스 지연 문제를 해결하기 위한 효율적인 사용자 스케줄링을 제안한다. 또한 시뮬레이션 한 결과, 기존의 방식들에 비하여 서비스 평균 지연 시간을 약 20% 정도 단축하였으며, 서비스 최대 대기 시간 보장 등 사용자에 대한 서비스면 에서도 향상된 결과를 보임을 입증하였다.
그리드 컴퓨팅은 하나의 대용량 작업을 처리하도록 물리 자원을 구성하고 있지만 최근에는 데이터의 급속한 증가로 인해서 복수개의 작업을 처리하는 방법이 필요하다. 일반적으로 대용량 작업을 요청하면 각 물리 자원들이 작업을 분할하게 되며, 자원의 성능과 거리에 따라 처리 시간이 다르다. 성능에 따라 먼저 완료된 유효자원은 어떠한 작업도 하지 않으며, 모든 작업이 끝났을 경우에 다음 작업을 처리한다. 이에 본 논문에서는 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 할당할 수 있는 동적 자원 재배치 스케줄링 모델(DRRSM: Dynamic Resource Reallocation Scheduling Model)을 제안한다. DRRSM은 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 자원의 성능과 거리에 따라 작업을 재배치시키는 방법이다. DRRSM은 여러 개의 대용량 작업을 처리하는데 효과적이다.
다중프로세서 시스템 상에서 합성 이용율을 이용한 비주기 태스크들의 프로세서 이용율 계산 시 태스크가 실제 모든 실행시간을 종료하여 더 이상의 실행시간을 갖지 않더라도 현재요청집합에 속해 있다면 실행시간과 종료시한을 합성 이용율에 포함하기 때문에 실제 스케줄링 가능한 태스크들이 실행 불가능한 경우로 판단되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 다중 프로세서 시스템에서 더 많은 비주기 태스크들이 스케줄링 가능 하도록 개선된 합성 이용율 방법을 제시 하였다.
주문형 비디오 시스템의 성능은 그들이 채택하고 있는 스케줄링 기법에 의해 크게 영향을 받는다고 알려져 있다. 방송에 기초한 스케줄링 기법은 방대한 규모의 클라이언트에게 인기 비디오를 배포하기 위한 효과적인 기술로서 큰 관심을 끌고 있다. 방송 스케줄링 기법의 주된 동기는 그들은 확장성이 매우 좋으며 아주 적당한 수준의 대역폭을 요구한다는 것이다. 본 논문은 이 주제를 연구하여 FUVD로 명명된 새로운 방송 스케줄링 기법을 제안한다. FUVD 기법은 사용자의 요청에 응답하여 동적으로 비디오 방송 스케줄을 구성하고 이 스케줄에 따라 비디오 세그먼트를 방송한다. 본 논문은 시뮬레이션 방법을 통하여 FUVD 기법의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 FUVD 기법은 UD, CBHD, 그리고 NPB 기법보다 평균 응답시간에 있어서 더 우수한 성능을 보인다.
현대의 스토리지 디바이스들은 디바이스 내부에 캐시를 가지고 있다. 스토리지 디바이스 내부의 캐시에서 입출력 요청이 전송 될 경우 운영체제는 문맥 전환을 하지 않아도 될 것이다. 본 연구에서는 입출력 스케줄러의 효율적인 스케줄링을 위한 정보를 제공하기 위해 캐시 적중 예측 기법을 제시하였다. 또한 실제 스토리지 디바이스를 대상으로 한 실험을 통해 실제 스토리지 디바이스의 캐시 패턴과 캐시 적중 시와 캐시 미스 시의 응답시간의 상이성을 살펴보고 캐시 적중 예측 기법을 설계하였다.
입출력버퍼형 스위치를 위한 간단한 셀 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 스위치는 고속동작 및 성능 향상을 위해 이중 스위칭 플랜을 갖고 있다. 제안한 알고리즘은 각각의 스위칭 플랜에서 독립적으로 수행되며 전송요청 (request), 전송허가(grant). 전송확정 (accept)의 3 단계 동작으로 이루어져 있다. 또한 각 3 단계동작을 한 셀시간에 한 번씩만 수행하여 단위 셀시간이 작은 고속 스위칭에 적합하다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘의 성능이 Bernoulli 트래픽 입력에 대해 출력버퍼형 스위치의 성능과 거의 동일하였다.
본 논문에서는 병렬 컴퓨팅의 스케줄링 시스템인 EASY Backfilling 알고리즘에 기반한 작업 패킹 기법의 최적화에 대해 논의한다. 이를 위해 최적의 작업 집합을 구성하기 위한 탐색 기법으로 유전자 알고리즘을 활용하여 작업 패킹을 효율적으로 수행함과 동시에, 적은 노드를 요청한 작업에 가중치를 부여함으로써 다수 작업의 동시 실행을 우선 고려하게 하였다. 스케줄링 정책은 컴퓨터 성능에 직접적인 영향을 미치는 요소이기 때문에 시스템 부하별로 각 워크로드의 평균 대기 시간을 측정한 실험을 통해 제안 기법이 전반적인 병렬 컴퓨팅의 성능을 개선함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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