대칭형 다중프로세서 (SMP: Symmetric Multiprocessors) 시스템은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. SMP에서 태스크 클러스터링과 스케줄링 기법은 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 버스 기반의 SMP에서 사용할 수 있는 태스크 중복 기반의 클러스터링과 스케줄링 기법을 소개한다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법에서는 휴리스틱을 사용하여 중복할 태스크를 선택한 후 프로세서에 할당하고, 스케줄링 기법에서는 잠재하는 통신 충돌을 방지하기 위하여 네트워크 통신 자원을 사전에 할당한다. 새로운 클러스터링과 스케줄링 기법의 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션에서는 통신비용의 변화에 대한 병렬연산시간을 비교하였다.
제시된 기법은 실시간 태스크들의 데드라인들을 만족하고 또한 기본-백업 태스크 모델을 사용하여 영구 결함을 포용하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모량을 최소화하도록 태스크들을 스케줄링한다. 기존의 방법들이 기본 태스크와 백업 태스크의 중복 수행 시간을 최소화하도록 태스크들을 스케줄링했지만, 제시된 기법에서는 코어 속도를 최대한 줄이기 위해서 기본 태스크와 백업 태스크의 중복 수행 시간을 최대화하여 에너지 소모량을 감소시켰다. 제시된 기법이 에너지 소모량을 최소화시킴을 수학적으로 분석하였고, 또한 성능평가 실험을 통해서 제시된 기법이 기존 방법의 에너지 소모량을 최대 77%까지 감소시킴을 보였다.
최근 응용 프로그램들은 복잡한 데이타로 구성되어 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산 메모리 기계(Distributed Memory Machine : DMM)의 필요성이 대두되었다. 특히 태스크 스케줄은 태스크 사이의 통신 시간을 최소화하여 응용 프로그램 전체의 실행 시간을 단축시키는 기법으로서, DMM의 성능을 향상시키는 매우 중요한 요소이다. 기존의 태스크 중복 스케줄(Task Duplicated based Scheduling : TDS) 기법은 두 개의 태스크 사이에 통신 시간이 많이 소요되는 것들을 하나의 클러스터(cluster)로 스케줄함으로써 통신 시간을 단축하여 실행 시간을 향상시키는 기법이다. 그러나 데이타를 전달하는 태스크와 이 태스크로 데이타를 전달받는 태스크 사이의 통신 시간을 최적화 하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 두 태스크 사이의 최적화에 근접한 통신 시간을 갖는 개선된 중복 스케줄 (Modified Task Duplicated based Scheduling : MTDS) 기법을 제안하였다. 이 기법은 데이타를 전달한 태스크들을 클러스터링하기 위해 데이타를 전달받은 태스크에서 최적화 조건을 적용하여 검사한다. 그 결과 태스크 사이의 통신 시간을 단축하여 전체 태스크 실행 시간을 최소화하였다. 또한 시스템의 모델링을 통하여 MTDS 기법이 최상의 경우 TDS 기법보다 태스크 실행 시간을 70% 단축 시켰고 최악의 경우 TDS 기법과 동일한 실행 시간을 얻으므로 제안된 기법이 기존의 기법보다 우수함을 입증하였다.
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.
본 논문은 고신뢰 실시간 시스템에 체크포인팅을 적용할 수 있도록 실시간성과 신뢰성을 모두 고려하는 체크포인팅 프레임워크를 제공한다. 실시간 태스크의 시간 예측성은 할당된 체크포인트의 수와 태스크가 실행 중에 감내 해야하는 고장의 수를 기반으로 태스크의 최악 실행 시간(WCET: Worst Case Execution Time)을 산출함으로써 보장된다. 태스크가 실행 중에 극복해야하는 고장의 수는 태스크의 신뢰성 요구조건을 기반으로 산출됨으로써 태스크의 신뢰성이 보장되도록 한다. 이렇게 얻어진 태스크들의 WCET와 태스크가 극복해야 하는 고장의 수를 이용하여, 각 태스크의 스케줄 가능성을 보장하기 위해 요구되는 최소의 체크포인트 수를 유도하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 체크포인팅의 시간 중복량을 기반으로 하므로, 다른 시간 중복 기법에 대해서도 확장이 용이하다.
본 논문에서는 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 공유 메모리에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 태스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 다중 프로세서로 스케줄링하며, 시스템에서 사용 가능한 프로세서의 수에 맞도록 태스크를 스케줄링 할 수 있다. 시뮬레이션에서는 제안된 알고리즘을 실제 응용프로그램의 태스크 그래프에 적용하였으며, 프로세서 수의 변화에 따른 스케줄링 길이를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보여주었다.
본 논문에서는 중복 구조 시스템을 이용하여 각 프로세서에서의 출력을 비교하여 효율적으로 고장을 탐지하고, 체크포인팅 기법을 적용하여 과도 고장뿐 아니라 영구적 고장을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 매 체크포인터에서는 각 프로세서로부터의 출력과 과거 체크포인터에 저장된 데이터를 불러와 서로 비교한 후 과거 체크포인터로 회귀할지 태스크의 수행을 계속 수행할지 결정한다. 과도 고장과 영구 고장이 발생할 수 있는 상황에서 제안된 체크포인팅 기법을 탑재한 중복 구조 시스템을 마코프 모델을 이용하여 모델링한다. 마코프 모델로부터 실시간 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행을 끝낼 확률을 계산하고, 이 확률식을 이용하여 중복구조 시스템에 탑재할 체크포인터 구간을 최적화한다. 최적화된 체크포인터 구간은 태스크의 성공적 수행 확율을 최대화 하도록 선정하였다.
본 논문에서는 태스크 스케줄링 기법을 PC 클러스터에 구현하여 스케줄링 기법의 성능을 분석한다. 구현된 스케줄링 기법은 태스크 그래프를 입력으로 받아 PC 클러스터로 스케줄링하며, 휴리스틱을 사용하여 태스크를 선택적으로 중복함으로써 병렬연산시간을 단축한다. 실험을 한 결과 본 논문에서 소개한 스케줄링 기법이 비교 기법보다 병렬연산시간 측면에서 성능이 우수함이 확인하였다.
본 논문에서는 버스 기반의 클러스터 구조에 적합한 새로운 태스크 스케줄링 기법을 소개하고, PC 클러스터에 구현하여 스케줄링 기법의 성능을 분석한다. 구현된 스케줄링 기법은 태스크 그래프를 입력으로 받아 PC 클러스터로 스케줄링하며, 휴리스틱을 사용하여 태스크를 선택적으로 중복함으로써 병렬연산시간을 단축한다. PC 클러스터는 리눅스 OS가 설치된 6대의 PC가 Gigabit Ethernet으로 연결되어 있다. 통신을 위해 TCP/IP 프로토콜을 사용하며, 메시지 교환을 위해 표준화된 병렬 프로그래밍 도구로 MPI를 사용한다. 실험을 한 결과 본 논문에서 소개한 스케줄링 기법이 비교 기법보다 병렬연산시간 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.
대칭형 다중프로세서(SMP : Symmetric Multiprocessors) 시스템은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. SMP에서 병렬 태스크와 통신을 위한 스케줄링 기법의 선택은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 효과적으로 스케줄링 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 기반의 SMP를 위한 태스크 중복을 기반으로 하는 스케줄링 기법을 소개한다. 제안한 스케줄링 기법은 잠재하는 통신 충돌을 방지하기 위하여 네트워크 통신 자원을 사전에 할당한다. 제안한 스케줄링 기법의 성능을 비교하기 위하여 프로세서 수와 통신비용의 변화에 대한 스케줄링 길이를 시뮬레이션을 통하여 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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