본 논문은 그리드 환경에서 RPC 프로그래밍 메커니즘의 성능향상을 위하여 DAG기반의 Co-scheduling시스템의 구현에 관한 것이다. 제안된 Co-scheduling의 목적은 복수개의 관련된 RPC들의 데이터 입출력 관계를 고려하여 불필요하거나 중복되는 네트워크상의 데이터전송을 제거함으로써 실행시간을 줄이는 것이다. 사용자에 의해 만들어진 작업흐름을 DAG로 구성하여 각 작업에 대한 자원을 탈당 받아 실행기반 시스템을 통해 수행된다. 이 논문에서는 기존 RPC시스템에서의 오버헤드를 지적하고 그것을 극복하기 위한 DAG기반 Co-scheduling을 설명한다. 실험을 통해 구현된 시스템의 성능향상을 확인한다.
본 논문은 그리드 환경에서 HPC 프로그래임 메커니즘의 성능향상을 위하며 DAG기반의 Co-scheduling시스템의 신뢰성 향상에 관한 것이다. 제안된 Co-Scheduling의 목적은 복수개의 관련된 RPC들의 데이터 입출력 관계를 고려하여 불필요한 네트워크상의 데이터전송을 제거함으로써 전체 RPC의 실행시간을 줄이는 것이다. 사용자로 부터 요청된 어플리케이션을 DAG로 구성하여 실행기반 시스템을 통해 수행된다. 이 논문에서는 신뢰성 향상을 위한 재시동 프로토콜을 구현하여 결함발생시 전체 작업을 정상적으로 완료하기 위한 메커니즘을 소개하고 재시동 프로토콜의 효율성을 검증한다.
이 논문에서는 그리드환경에서 Remote Procedure Call(RPC) 프로그래밍 인터페이스를 위한 메커니즘인 GridRPC 의 성능향상을 위해 DAG 기반의 Co-scheduling API 를 제안한다. 네트워크 상의 통신횟수를 줄임으로써 GridRPC call 의 최적화를 도모하기 위한 프로그래밍 인터페이스와 이를 가능하게 하는 서버구조를 제안한다. DAG 기반의 co-scheduling 은 서버-클라이언트간의 연산에 사용되는 입력값과 출력값들의 흐름을 분석하여 사용자로 하여금 DAG(Directed Acyclic Graph)로 GridRPC call 들을 구성하고 이를 기반으로 GridRPC call 들을 최적화하는 방법이다. 또한, GridRPC가 Client Interface 이기 때문에 생기는 문제점인 서버간의 지원의 문제점을 SOAP 서버의 Wrapping 을 통해 해결한다.
이기종 컴퓨팅 환경에서 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph DAG)의 효율적인 스케줄링은 시스템의 성능을 높게 만드는데 매우 중요한 역할을 한다. 이기종의 컴퓨팅 환경에서 DAG로 표현되는 프로그램의 최적 스케줄링 방법을 찾는 것은 잘 알려진 '정해진 시간 내에 해결하기 어려운 문제(NP-complete)' 이다. 본 논문은 분산 이기종 컴퓨팅 시스템에서 병렬로 실행 가능한 프로그램을 위한 새로운 리스트 스케줄링 알고리즘인 HRPS(Heterogeneous Rank-Path Scheduling)를 제안하였다. HRPS의 가장 궁극적인 목적은 프로그램의 실행시간을 최소화하는 것이다. 알고리즘의 성능을 위해 DAG 입력 그래프를 이용하여 기존에 제안되어진 CPOP, HCPT, FLB 알고리즘과 스케줄의 길이를 비교한 결과 성능 향상의 결과를 얻을 수 있었다.
Scheduling parallel tasks, represented as a Directed Acyclic Graph (DAG) or task graph, on a multiprocessor system has been an important research area in the past decades. List scheduling algorithms assign priorities to a node or an edge in an input DAG, and then generate a schedule according to the assigned priorities. This appear proposes a list scheduling algorithms with effective method of priority assignments. The paper also analyzes the worst case performance and optimality condition for the proposed algorithm. The performance comparison study shows that the proposed algorithms outperforms existing scheduling algorithms especially for input DAGs with high communication overheads. The performance improvement over existing algorithms becomes larger as the input DAG becomes more dense and the level of parallelism in the DAG is increased.
분산 이기종 컴퓨팅 시스템(Distributed Heterogeneous Computing System, DHCS)에서 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)의 효율적인 스케줄링은 시스템의 높은 성능을 만드는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 DHCS에서 고성능의 새로운 스케줄링 알고리즘인 LCFT(Levelized Critical First Task)을 제안한다. LCFT 알고리즘은 DHCS에서 스케줄링을 위해 효율적인 태스크 선택 방법을 이용하는 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘이다. LCFT 알고리즘의 복잡도는 $O(\upsilon+e)(p+log\;\upsilon)$을 갖는다. LCFT의 성능 비교를 위해 다양한 DAG 그래프를 이용하여 기존의 알고리즘인 PETS, HPS, HCPT, GCA와 스케줄링의 길이와 속도를 실험하였으며 실험 결과 LCFT 알고리즘이 다른 알고리즘 보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.
The scheduling of parallel computing systems consists of two procedures, the assignment of tasks to each available processor and the ordering of tasks in each processor. The assignment procedure is same with a clustering. The clustering is classified into linear or nonlinear according to the precedence relationship of the tasks in each cluster. The parallel computing system can be modeled with a Directed Acyclic Graph(DAG). By the granularity theory, DAG is categorized into Coarse Grain Type(CDAG) and Fine Grain Type(FDAG). We suggest the linear clustering method for the scheduling of CDAG using the genetic algorithm. The method utilizes a properly that the optimal schedule of a CDAG is one of linear clustering. We present the computational comparisons between the suggested method for CDAG and an existing method for the general DAG including CDAG and FDAG.
DAG(Directed Acyclic Graph) 기반의 스케줄링을 포함한 많은 스케줄링 문제들은 대부분 NP-Complete로 알려져 있으며, 따라서 휴리스틱에 기반한 많은 알고리즘 연구들이 진행되어 왔다. 이 중 HEFT와 CPOP은 이기종 환경에서 효과적인 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문의 이전 연구에서는 이기종 환경이 보다 현실성 있는 전역 네트워크로 구성된 경우에 대해 효과적인 3개의 알고리즘(CPOC, eCPOC, eCPOP)을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 이들 총 5개의 알고리즘에서 사용하는 휴리스틱을 체계적으로 분석하고, 다양한 벤치마크를 사용한 실험을 통해 비교 분석하였다. 실험 결과 전역 이기종 환경에서 eCPOC이 가장 우수한 성능을 보여주었고, 또한 제안된 3개의 알고리즘에서 사용하는 휴리스틱들이 전역 이기종 환경에서 효과적임이 확인되었다.
분산 이기종 시스템의 성능은 DAG로 주어지는 입력 그래프를 스케줄링 하는 알고리즘의 성능에 좌우된다. 많은 스케줄링 알고리즘 중에 리스트 스케줄링 알고리즘은 낮은 복잡도를 가지면서 우수한 성능을 보이고 있다. 리스트 스케줄링은 태스크 우선순위 결정 단계와 프로세서 할당 단계로 이루어져 있으나 대부분의 연구들은 태스크 우선순위 결정 단계만을 연구하고 있다. 본 논문에서는 기존의 할당 정책과 동일한 복잡도를 가지면서 성능이 향상된 새로운 프로세서 할당 정책인 LIP 정책을 제안한다. 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HEFT, HCPT, GCA, PETS의 태스크 우선순위 결정 정책에 본 논문에서 제안한 LIP 정책을 적용하여 실험한 결과 기존의 프로세서 할당 정책인 삽입 정책과 비 삽입 정책보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.
그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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