In this paper, we present a linear scheduling method for homogeneous multiprocessor systems using genetic algorithms. In general, genetic algorithms randomly generate initial strings, which leads to long operation time and slow convergence due to an inappropriate initialization. The proposed algorithm considers communication costs among processors and generates initial strings such that successive nodes are grouped into the same cluster. In the crossover and mutation operations, the algorithm maintains linearity in scheduling by associating a node with its immediate successor or predecessor. Linear scheduling can fully utilize the inherent parallelism of a given program and has been proven to be superior to nonlinear scheduling on a coarse grain DAG (directed acyclic graph). This paper emphasizes the usability of the genetic algorithm for real-time applications. Simulation results show that the proposed algorithm rapidly converges within 50 generations in most DAGs.
Load balancing is the major benefit of any distributed system. To facilitate this advantage, task duplication and migration methodologies are employed. As this paper deals with dependent tasks (DAG), we used duplication. Task duplication reduces the overall schedule length of DAG along-with load balancing. This paper proposes a new task duplication algorithm at the time of tasks assignment on various processors. With the intention of conducting proposed algorithm performance computation; simulation has been done on the Netbeans IDE. The mesh topology of a distributed system is simulated at this juncture. For task duplication, overall schedule length of DAG is the main parameter that decides the performance of a proposed duplication algorithm. After obtaining the results we compared our performance with arbitrary task assignment, CAWF and HEFT-TD algorithms. Additionally, we also compared the complexity of the proposed algorithm with the Duplication Based Bottom Up scheduling (DBUS) and Heterogeneous Earliest Finish Time with Task Duplication (HEFT-TD).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.3C
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pp.219-233
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2008
Optimal scheduling of parallel tasks with some precedence relationship, onto a parallel machine is known to be NP-complete. The complexity of the problem increases when task scheduling is to be done in a heterogeneous environment, where the processors in the network may not be identical and take different amounts of time to execute the same task. This paper introduces a Duplication based Task Scheduling with Communication Cost in Heterogeneous Systems (DTSC), which provides optimal results for applications represented by Directed Acyclic Graphs (DAGs), provided a simple set of conditions on task computation and network communication time could be satisfied. Results from an extensive simulation show significant performance improvement from the proposed techniques over the Task duplication-based scheduling Algorithm for Network of Heterogeneous systems(TANH) and General Dynamic Level(GDL) scheduling algorithm.
The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.591-593
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2022
This paper proposes a partial offloading system for minimizing application service processing latency in an FEC (Fog/Edge Computing) environment, and it analyzes the offloading effect of the proposed system against local-only and edge-server-only processing based on network load. A partial offloading algorithm based on reconstruction linearization of multi-branch structures is included in the proposed system, as is an optimal collaboration algorithm between mobile devices and edge servers [1,2]. The experiment was conducted by applying layer scheduling to a logical CNN model with a DAG topology. When compared to local or edge-only executions, experimental results show that the proposed system always provides efficient task processing strategies and processing latency.
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.
We propose two new algorithms for parallelism-independent scheduling. The machine code generated from the compiler using these algorithms in its scheduling phase is parallelism-independent code, executable in minimum time regardless of the number of the processors in the parallel computer. Our new algorithms have the following phases: finding the minimum number of processors on which the program can be executed in minimal time, scheduling by an heuristic algorithm for this predefined number of processors, and serialization of the parallel schedule according to the earliest start time of the tasks. At run time tasks are taken from the serialized schedule and assigned to the processor which allows the earliest start time of the task. The order of the tasks decided at compile time is not changed at run time regardless of the number of the available processors which means there is no out-of-order issue and execution. The scheduling is done predominantly at compile time and dynamic scheduling is minimized and diminished to allocation of the tasks to the processors. We evaluate the proposed algorithms by comparing them in terms of schedule length to the CP/MISF algorithm. For performance evaluation we use both randomly generated DAGs (directed acyclic graphs) and DACs representing real applications. From practical point of view, the algorithms we propose can be successfully used for scheduling programs for in-order superscalar processors and shared memory multiprocessor systems. Superscalar processors with any number of functional units can execute the parallelism-independent code in minimum time without necessity for dynamic scheduling and out-of-order issue hardware. This means that the use of our algorithms will lead to reducing the complexity of the hardware of the processors and the run-time overhead related to the dynamic scheduling.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1551-1558
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2022
We propose a two-tier cooperative computing system comprised of a mobile device and an edge server for partial offloading of multi-branch structures in Fog/Edge Computing environments in this paper. The proposed system includes an algorithm for splitting up application service processing by using reconstructive linearization techniques for multi-branch structures, as well as an optimal collaboration algorithm based on partial offloading between mobile device and edge server. Furthermore, we formulate computation offloading and CNN layer scheduling as latency minimization problems and simulate the effectiveness of the proposed system. As a result of the experiment, the proposed algorithm is suitable for both DAG and chain topology, adapts well to different network conditions, and provides efficient task processing strategies and processing time when compared to local or edge-only executions. Furthermore, the proposed system can be used to conduct research on the optimization of the model for the optimal execution of application services on mobile devices and the efficient distribution of edge resource workloads.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.4
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pp.40-46
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1999
The task scheduling has an effect on system execution time in a precedence constrained task graph onto the multiprocessor system. This problem is known to be NP-hard. many people made an effort to obtain near optimal schedule. We compared modified critical path schedule with many other methods(CP, MH, DL Swapping) For testing this subject, we created randomly a directed acyclic task graph with many root nodes and terminal nodes simulation result convinced for us that the modified critical path algorithm is superior to the other scheduling algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.742-744
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2004
본 논문은 웹 서비스 프로토콜인 SOAP기반의 병렬처리 프레임웍인 pyBubble의 설계와 구현에 관한 것이다. 그리드 어플리케이션 프로그래밍의 어려움을 덜기 위해 그리드 미들웨어들로부터의 복잡성에 투명성을 제공하는 것을 본 논문의 목표로 한다. 이는 RPC스타일의 프로그래밍 인터페이스를 지원하면서 파이썬 스크립트 언어의 이식성과 확장성을 통해 기존 병렬처리 어플리케이션의 그리드화와 다양한 자원 스케줄링을 연구 할 수 있도록 하는 스케줄링 프레임웍이 주요 기능적 요소이다. 병렬처리를 위해 비동기 SOAP과 이를 이용한 Task-Farming과 DAG기반의 스케줄링의 지원함으로써 고성능의 그리드 계산환경을 제공하고자 한다.
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