근래의 프로세서는 하나의 다이 위에 여러 개의 코어를 배치한 멀티코어 형태를 띠고 있다. 최근에는 프로세서의 에너지 소비량을 줄이기 위해 비대칭 멀티코어를 활용하여 동일한 성능을 유지하며 소비전력을 낮추는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비대칭 멀티코어의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 대칭형 멀티코어와는 달리 실행해야 할 프로세스와 상이한 코어간의 작동 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전력 소비 효율 향상을 위해 프로세스 스케줄링 알고리즘에 하이브리드 인공지능 기술인 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)를 적용하여 각 프로세스에 적합한 코어를 찾아 할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 프로세스 스케줄러는 리눅스의 CFS 대비 평균 35.4% 낮은 Energy Delay Product (EDP)를 보였으며 이를 통해 하이브리드 인공지능을 적용한 프로세스 스케줄링 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
실시간 운영체제는 시간 결정성이 보장되는 운영체제로서, 주로 적은 자원과 적은 전력을 사용하는 임베디드 시스템(Embedded System)에 사용된다. 인터넷 정보화 시대가 가속화되면서 일반 컴퓨터 뿐 만 아니라 거의 모든 기기들에서 네트워크 기능은 필수적 요소가 되었고, 이들 시스템을 운용하는 운영체제에서의 네트워크 기능에 대한 요구는 계속 증가하고 있다. 본 논문은 네트워크 응용프로그램을 처리하기 위해 TCP/IP 모듈(Module)을 기능에 따라 몇 개의 프로세스로 구분하고 각각의 프로세스가 효율적으로 동작하도록 스케줄링하는 내용에 대해 기술하고 있다.
최근 스마트 물류, 핀테크, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야의 인공지능 워크로드들이 클라우드 상에서 실행되고 있다. 본 논문은 이기종 GPU 클러스터로 구성된 다중 테넌트 클라우드 시스템에서 다양한 인공지능 워크로드가 실행될 때 발생하는 스케줄링 문제를 다룬다. 전통적인 스케줄링은 이러한 환경에서 GPU 이용률을 크게 저하시켜 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘 기반의 최적화 기법을 사용하는 새로운 스케줄링 접근 방식을 제안하고, 이를 프로세스 기반 이벤트 시뮬레이션 프레임워크에 구현하였다. 알리바바의 MLaaS 클러스터에서 수집한 광범위한 인공지능 작업들의 트레이스를 재현하는 실험을 통해 제안하는 스케줄링이 기존 스케줄링에 비해 GPU 이용률을 크게 개선함을 확인하였다.
클러스터 시스템은 상대적으로 가격이 싼 컴퓨터를 고성능의 네트워크(Network)로 묶어서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능을 가지도록 만들어진 시스템이다. 이런 클러스터 컴퓨팅 환경에서 효율적인 스케줄링은 그 성능에 직접적인 영향을 주는 요소이다. 이런 시스템에서 완전한 동시 스케줄링(Coscheduling)은 서로 교환해야하는 정보가 많아지기 때문에 그 구현이 어렵다. 이 상황에서 메시지를 기다리는 정보와 메시지의 도착 정보를 이용해서 즉 단지 그 노드(Node) 자체의 정보만을 이용해 동시 스케줄링의 효과를 구현할 수 있다. 그리고 이것을 이용한 알고리즘 중에 주기적 추진(Periodic Boost(PB))이 있다. 이 논문에서는 주기적 추진에 휴리스틱을 이용하du 더 효과적인 스케줄링을 할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 그리고 이 휴리스틱의 효과를 검증하기 위해서 클러스터 노드 2개를 이용해서 실험을 했다. 실험은 계산대 통신 비율(Communication-to-Computation ratio)을 변화시켜가면서 총 수행시간을 측정하고, 서로 통신하는 양이 다른 프로세스를 섞어서 그 성능을 실험한 결과 휴리스틱이 주기적 추진(PB)에서 불필요하게 낭비되는 자원을 효율적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
다양한 환경 속에서 기업이 업무의 효율성과 효과적인 업무처리를 해결하기 위해서 핵심정보시스템으로 워크플로우를 도입하고 있다. 최근에는 워크플로우 확장으로 비즈니스 프로세스 관리(BPM: Business Process Management)가 기업 소프트웨어 시장의 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 비즈니스 프로세스 관리에서 워크플로우는 핵심적인 역할을 수행하고 있지만, 워크플로우 연구의 대부분은 복잡한 업무의 정확한 실행 순서를 찾기 위한 시간적인 제약들에 집중되어 있다. 그런 이유에서 워크플로우 스케줄링의 대부분은 처리해야 할 다양한 자원의 모델링에 집중되었으며, 자원과 연관된 제약조건에서의 워크플로우 스케줄링에 대한 관심은 미흡한 편이다. 본 논문에서는 자원할당 제약조건에 따른 워크플로우 스케줄링에 적합한 CTR(Concurrent Transaction Logic) 기반의 변형 템플릿(Transformation Template)과 논리적 프레임워크를 제안한다. 변형 템플릿은 워크플로우 변형 템플릿(Workflow Transformation Template)과 제약조건 변형 템플릿(Constraint Transformation Template)으로 구성된다. 이 변형 템플릿은 기존의 워크플로우를 자원할당 제약조건 하에서 새로운 워크플로우를 논리적으로 표현하는데 용이하게 사용할 수가 있다.
현대의 컴퓨터는 여러 프로세스를 처리해야 한다. 운영체제에서는 소수의 CPU로 많은 프로세스를 처리하기 위해서 스케줄링을 이용한다. 스케줄링의 종류에는 FCFS, SJF, RR이 있다. 이 중 RR은 최대 할당 시간을 정해야 한다. 본 논문에서는 최적의 최대 할당 시간을 찾기 위해 특정 샘플에 대해 GLM 알고리즘으로 분석하였다. 이 분석방법을 통해 원하는 조건에 따른 최대 할당 시간을 지정할 수 있다.
본 연구에서는 학습자들이 다중 프로그래밍의 프로세스 스케줄링 정책 8가지를 잘 이해할 수 있도록 돕는 방법 중 하나로 시뮬레이션 앱을 개발하였다. 학습에서 시뮬레이션 형태의 앱은 실제와 유사한 환경을 제공해야 하며 학습자가 연습할 수 있도록 해야 한다. 이렇게 하기 위해 학습자들의 요구 사항을 조사 분석하고 학습자들의 이해를 중심으로 목적을 정하고, 설계하고 프로그래밍 하여, 8가지 스케줄링 정책을 시뮬레이션 할 수 있는 도구로서의 앱을 만들었고, 이것들이 잘 수행되고 있음을 보였다. 특히 지면 교재의 한계인 단계적 다양한 입력에 대한 단계적 다양한 도해와 그에 따른 설명을 갖지 못하는 문제를 이런 도구를 이용하여 해결할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 Android System 핵심 부분을 기존의 System Server 에 Application Server 를 더하여 2개의 서버로 재구성하는 방안을 논의한다. Application Server 는 DalvikVM 과 Application 저장/스케줄링 프로세스로 구성한다. Application Server 가 모든 사용자의 Application 을 저장하고 스케줄링하고 DalvikVM에 할당하여 실행시키도록 한다. 이 방법은 사용자 입장에서는 단순화된 Android System 구조로 인하여 응용의 개발이 용이해지고 응용의 반응도 빠르게 된다. 시스템 입장에서도 구조가 단순해져서 실행 효율이 좋아지고 메모리 사용 효율도 좋아진다.
본 연구에서는 리눅스 클러스터에서 효과적으로 병렬 MPI 프로그램을 실행시키기 위해, 메시지 전달 이벤트를 토대로 통신에 창설하는 프로세스들이 동시에 스케줄링되는 기법을 설계 구현하였다. 실제 병렬프로그램의 실행을 통해 측정한 결과에 따르면, 통신량이 높은 프로그램에서 33-56%의 실행 시간 감소효과를 보였다.
실시간 스케줄가능성 분석을 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 이들은 프로세스의 모든 상태공간을 추적하거나 고정 우선 순위 스케줄링 방법을 사용하기 때문에 시간 및 공간에 대한 복잡성의 증가를 야기한다. 따라서 상태공간의 수를 줄임으로써 보다 빠른 시간에 스케줄가능성을 판단하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수의 전이규칙을 이용하여 번역시간에 결정될 수 있는 프로세스의 최소 수행시간, 주기, 마감시간, 동기화 시간을 고려하여 실시간 프로세스가 마감시간을 지키는가를 판단하는 개선된 알고리즘을 제안 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 모든 상태 공간을 검색하지 않고도 스케줄가능성을 판단하는 효과적인 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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